计算DataFrame的最大最小值

Question

我有这个数据帧：

            a           b           c
Utah    0.907184    0.000049    0.550308
NY      0.129423    1.606726    2.041340
DC      0.228202    1.041567    0.007727
Texas   0.947254    0.000211    0.346336

我想将此函数应用于我的数据帧：

func=lambda x: max(x)-min(x)

当我调用df.apply(func)时，它将函数应用于每一列：

a    0.817831
b    1.606677
c    2.033613
dtype: float64

我想计算我的数据框（2.041340，NY）中的最大值减去最小值（0.000049，犹他州）并返回2.041291

Answer 1

我建议使用numpy的"peak to peak"功能：

>>> df.values.ptp()
2.0412909999999997

如果您想要4x3结果，只需将其分配回原位：

df[:] = df.values.ptp()

Answer 2

df.values.max() - df.values.min() 

计算数据框中最高和最低值之间的标量差异。

对于此数据框，这给出了输出：

2.0412909999999997