含NaN值的Pandas按行求最小值不符合预期，求代码修正

你遇到的问题是因为pd.DataFrame.min()默认开启了skipna=True，会自动忽略NaN值，导致含NaN的行仍能计算出非NaN的最小值。要让存在NaN的行结果返回NaN，只需添加skipna=False参数：

import pandas as pd
import numpy as np  # 原代码使用了np.nan，需导入numpy库

dat1 = pd.DataFrame({'col1' : [1,2,3,4], 'col2' : [-3, np.nan, 4, 4]})
# 设置skipna=False，保留NaN的行结果为NaN
dat1.min(axis=1, numeric_only=True, skipna=False)

执行后输出结果：

0   -3.0
1    NaN
2    3.0
3    4.0
dtype: float64

此时第二行因包含NaN，结果符合你的预期为NaN。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bogaso