获取DataFrame列中最小值的索引

在使用pandas处理数据时，我们经常需要获取DataFrame列中的最小值，并返回其对应的行索引。下面介绍两种获取DataFrame列中最小值的索引的方法。

方法一：使用idxmin()函数

pandas中提供了idxmin()函数，它可以返回最小值的行索引。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 1, 6], 'C': [3, 8, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取B列中最小值的索引
min_idx = df['B'].idxmin()

print(min_idx)

输出结果为：

1

该方法的优点是代码简洁，易于理解和使用。但只能返回最小值的第一个索引，如果有多个最小值，只能返回第一个。

方法二：使用nlargest()函数和idxmin()函数

我们可以通过选择最小的n个值，然后获取最小值的索引来解决方法一中的问题。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 1, 6], 'C': [3, 8, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取B列中最小值的索引
min_idx = df['B'].nlargest(n=1).idxmin()

print(min_idx)

输出结果为：

1

该方法通过先选择最小的n个值（这里n=1），再获取最小值的索引，可以解决方法一中只能返回第一个索引的问题。

以上是获取DataFrame列中最小值的索引的两种方法，可以根据实际情况选择使用。