在由...生成的样本数据中
np.random.seed(2020)
sz = 20
df = pd.DataFrame(np.random.randn(sz, 2), index=range(sz), columns=list('AB'))
df.insert(0, 'Item', 'X')
...以获取包含差异最小值的行，此行将正确运行：
df.iloc[df.groupby('Item').apply(lambda x: abs(x['A'] - x['B']).idxmin())]
但是，删除groupby以获取相应的df.iloc：
df.apply(lambda x: abs(x.A - x.B).idxmin()) 引发错误 AttributeError: 'Series' object has no attribute 'A'
df.apply(lambda x: abs(x['A']- x['B']).idxmin())引发另一个错误类型KeyError: 'A'！
为什么会这样呢？
不使用而获得差的最小值的正确代码是什么groupby？
进行应用时，您必须提供轴，该轴应该循环。默认情况下，它将逐列显示，因此您将收到消息。
以下将起作用： df.apply(lambda x: abs(x['A']- x['B']), axis=1).idxmin()
但是，不需要使用lambda，您可以执行以下操作：abs(df['A']- df['B']).idxmin()或(df['A']- df['B']).abs().idxmin()
两者都比使用apply快得多。
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