比较不同熊猫数据框的列

Question

我是 Python 新手，我使用 pandas 数据框来存储和处理大型数据集。

我很想知道是否可以比较具有类似名称的列的数据框之间的值。例如，我所追求的功能类似于比较此数据框中的“A”列：

   A
0  9
1  9
2  5
3  8
4  7
5  9
6  2
7  2
8  5
9  7

到这一列的“A”列：

   A
0  6
1  3
2  7
3  8
4  2
5  5
6  1
7  8
8  4
9  9

然后，对于每一行，我将确定两个“A”值中的哪一个更小，并将其添加到第一个数据帧中名为“B”的新列中：

   A  B
0  9  6
1  9  3
2  5  5
3  8  8
4  7  2
5  9  5
6  2  1
7  2  2
8  5  4
9  7  7

我知道

pandas.DataFrame.min 

方法，但据我了解，这只会定位一列的最小值，不能用于比较不同数据框的列。我不确定还有其他方式可以实现此功能

任何解决这个（可能）非常简单的问题的建议将不胜感激！谢谢。

Answer 1

你可以使用numpy.minimum():

import numpy as np
df1['B'] = np.minimum(df1.A, df2.A)

或者使用Series.where()替换值：

df1['B'] = df1['A'].where(df1.A < df2.A, df2.A)