逐行最大/最小熊貓

Question

我想做這樣的事情：

df['A'] = max(0, min(df.B, df.C - df.D))

但是，我得到一個ValueError （“系列的真值是模棱兩可的”），我想這意味着max和min函數正在幕后進行一些布爾運算，並且這不會分布在Series上。 我知道您可以通過例如獲取某些列的最小值/最大值

df[['col1','col2','col3']].max(axis = 1)

因此，我應該能夠通過制作一些帶有中間值的臨時列來獲得所需的輸出，但是我想要一個直接執行此操作的干凈解決方案。 如何做到這一點，而不必為多余的中間值添加額外的列？

Answer 1

max和min是內置的Python函數。 它們不是為Pandas / NumPy隨附的矢量化功能而設計的。

相反，您可以使用np.maximum / np.minimum進行np.minimum元素計算：

import numpy as np

df['A'] = np.maximum(0, np.minimum(df['B'], df['C'] - df['D']))