如何为DataFrame每行最小值添加对应列名生成新DataFrame？

首先，你的原始DataFrame定义如下：

import pandas as pd
data = [[5,4,3,2,6,8], [9,1,5,4,8,6], [7,6,8,1,2,4], [9,6,5,4,8,3]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['Col1','Col2','Col3','Col4','Col5','Col6'])

要同时获取每行的最小值及其对应列名，可以用pandas的idxmin(axis=1)方法——它能返回每行最小值所在的列名，再结合min(axis=1)的结果组合成你需要的格式。

方法一：生成你期望的Series格式 #

执行以下代码：

# 获取每行最小值和对应列名
min_vals = df.min(axis=1)
min_cols = df.idxmin(axis=1).str.lower()  # 转为小写列名，匹配你的期望输出

# 组合成以最小值为索引、列名为值的Series
result = pd.Series(min_cols.values, index=min_vals.values)

运行后输出：

2    col4
1    col2
1    col4
3    col6
dtype: object

方法二：保留原行索引的DataFrame格式 #

如果需要更清晰的结构化展示，也可以生成包含两列的DataFrame：

result_df = pd.DataFrame({
    '最小值': df.min(axis=1),
    '对应列名': df.idxmin(axis=1).str.lower()
})

输出结果：

最小值 对应列名
0    2  col4
1    1  col2
2    1  col4
3    3  col6

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pranab