pandas如何根据某列值查询对应另一列的值：查找最低分对应的姓名

实现方法 #

你可以通过布尔索引匹配最低分的方式快速拿到结果，核心代码只有一行：

# 支持多人同分最低的场景，返回去重后的姓名列表
lowest_names = df.loc[df['score'] == df['score'].min(), 'name'].unique()

运行后你会得到结果['Bob']，和样例数据里的最低分对应。

步骤说明 #

1. 先计算全表分数列的最小值：df['score'].min()，你的样例数据中返回值为85
2. 用布尔索引筛选出所有分数等于最小值的行
3. 提取这些行的name列，再用unique()去重，避免同一个人多条低分记录重复返回，同时也能处理多个人分数同为最低的场景

其他常用写法 #

如果你确定只有一个最低分，想直接拿到姓名字符串，可以用更简洁的写法：

lowest_name = df.nsmallest(1, 'score')['name'].iloc[0]

nsmallest是pandas内置的取前N个最小值的方法，第一个参数指定取1条，第二个参数指定按score列排序。

如果你需要拿到最低分对应的完整行数据，直接去掉列筛选即可：

lowest_rows = df[df['score'] == df['score'].min()]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dorothyZhang