熊猫列中的 min() 函数

Question

我有一个如下数据框 (df1)：

 col1 val
0  A  AX
1  A  2
2  A  11
3  A  13
4  A  BX
5  A  20

我想选择具有最小值的行。因此，我写了以下内容：

df2 = df1.groupby(['col1'])['val'].min()

我从中得到的输出是，

col1
A 11
Name: Level, dtype: object

似乎值 AX, BX 导致它将其作为对象读取。因此，它正在进行排序并找到“11”作为最小值。如何修改它，使其可以进行数值排序和输出？

A 2

提前致谢。

Answer 1

您需要先将列转换为数字，因为min 使用字符串很好，并返回具有最低 ASCII 值的字符：

df2 = pd.to_numeric(df1['val'], errors='coerce').groupby(df1['col1']).min().astype(int)
print (df2)
col1
A    2
Name: val, dtype: int32

有关字符串中min 的更多信息是here。