如何在不重復每一行的情況下訪問pandas數據框中的值

Question

假設我有一個具有1000行和10列的Pandas Dataframe。

有5個標記為i1至i5的整數列和5個字符串列。

如何創建一個名為DIFF的新列，定義為

MAX(i1,i2,i3,i4,i5) - MIN(i1,i2,i3,i4,i5)

我在使用Max和Min運算符時遇到了麻煩，因為我沒有干凈地訪問值-被Series搞砸了。 在網上看到的其他例子中，人們在做

mydf.iloc[x]['SOME_COL'] 

要獲取單元格的值，但在此示例中，我不想遍歷行，我只想一次為每一行計算新列。

Answer 1

假設數字列是前5個，則可以使用以下方法獲得所需的列：

df.ix[:, 0:5].max(axis=1) - df.ix[:, 0:5].min(axis=1)

Answer 2

如果您真正感興趣的是采用數值列的最大值-最小值，則只需找出哪些列是數值列 ，然后對它們進行最大值-最小值即可。 像這樣：

>> df
   i1  i2  i3  i4  i5 str_col_1 str_col_2
0   1   2   3   4   5         a         b
1   1   2   3   4   5         a         b
2   1   2   3   4   5         a         b
3   1   2   3   4   5         a         b
4   1   2   3   4   5         a         b

>> numerics = ['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']
>> numeric_cols = df.select_dtypes(include=numerics)
>> numeric_cols.max(axis=1) - numeric_cols.min(axis=1)

0    4
1    4
2    4
3    4
4    4
dtype: int64