如何用Pandas从源DataFrame生成最小值及对应列名的新列

首先明确需求：基于原始的dfrtn DataFrame，添加Minimum（每行元素对7取余后的最小值）和MinCol（该最小值对应的列名）两列，得到指定结果。

解决方案代码 #

先看完整实现代码（包含构造示例DataFrame的部分，方便直接测试）：

import pandas as pd

# 构造你提供的源DataFrame dfrtn
data = {
    'A': [33, 39, 45, 51, 57],
    'B': [34, 40, 46, 52, 58],
    'C': [35, 41, 47, 53, 59],
    'D': [36, 42, 48, 54, 60],
    'E': [37, 43, 49, 55, 61],
    'F': [38, 44, 50, 56, 62]
}
dfrtn = pd.DataFrame(data)

# 核心操作：添加目标列
dfrtn['Minimum'] = (dfrtn % 7).min(axis=1)
dfrtn['MinCol'] = (dfrtn % 7).idxmin(axis=1)

# 若仅需展示新增的两列，可提取出来
target_result = dfrtn[['Minimum', 'MinCol']]
print(target_result)

代码逻辑拆分 #

• (dfrtn % 7)：对原DataFrame的每一个元素执行取余7操作，生成一个和dfrtn结构一致的临时DataFrame（即你提到的dfrtn2）。
• .min(axis=1)：指定axis=1表示按行计算最小值，将每行取余后的最小值赋值给新列Minimum。
• .idxmin(axis=1)：同样按行查找，返回每行取余后最小值对应的列名，赋值给新列MinCol。

运行结果 #

执行代码后，target_result的输出与预期完全一致：

Minimum MinCol
0        0      C
1        0      D
2        0      E
3        0      F
4        1      A

内容的提问来源于stack exchange，提问作者B.A.