假设我有一个熊猫数据框，df其中包含A，B和C。我想从列上的算术运算符计算逐行最小值df['D']=min(df['A']+dF['B']*3, df['C']*np.sqrt(12))。我已经看到了相关的问题，它会看起来像我需要在参数先创建两列min功能，并执行min的axis =1。我想知道是否还有另一种方法，而不创建临时列。
无需创建新列，您可以使用apply：
df['D'] = df.apply(lambda x: min(x['A'] + x['B']*3, x['C']*np.sqrt(12), axis=1)
最好这样做：
df['D'] = np.mininum(df['A']+dF['B']*3, df['C']*np.sqrt(12))
它创建两个中间列/系列，但由于矢量化，速度更快。
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