我有一个这样的数据框
A B
25 0.5
21 0.6
17 0.7
14 0.7 <--- this is the row I want
12 0.3
我想选择最大值B和最小值A。
有熊猫简单的技巧来做到这一点吗？
首先B按max值比较列，然后获取最小Aby 的索引idxmin，最后选择 by loc：
a = df.loc[df['B'] == df['B'].max(), 'A'].idxmin()
print (a)
3
#for one row DataFrame use [[]]
df = df.loc[[a]]
print (df)
A B
3 14 0.7
#for Series use []
s = df.loc[a]
print (s)
A 14.0
B 0.7
Name: 3, dtype: float64
详情：
print (df.loc[df['B'] == df['B'].max(), 'A'])
2 17
3 14
Name: A, dtype: int64
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