計算沒有「零」值的熊貓的最小值？

我有一個以下數據並需要在第一步驟中找到的行之間min值而不0.00計算沒有「零」值的熊貓的最小值？

HOME_48 HOME_24 HOME_12 HOME_03 HOME_01 HOME_00 HOME 
    0.00  1.54  2.02  1.84  1.84  1.84 1.84 
    0.00  1.47  1.76  1.89  2.56  2.56 2.56 
    0.00  2.02  2.50  2.56  1.89  1.92 1.92

後來我需要計算min和max之間Δ-diff時，但如果我使用下面的代碼，最終結果是不能接受的

df['HOME_MIN'] = df.loc[:, COL_HOME].min(axis=1)

我不想使用以下招數：

df = df.replace(0, np.NaN)

因爲有時極端值可能相等，如0.01，0.02 - 這些值也不正確。

如何添加條件跳過0.00 | 0.01值？

注意：正確的過濾器是

df[df[COL_HOME].min(axis=1) > 0.03].loc[:, COL_HOME].min(axis=1)

來源

2016-02-24 SpanishBoy

你可以使用一個布爾值過濾，以排除任何你不想要的，是這樣的。

In [46]: df[df > .01].min(axis=1) 
Out[46]: 
0 1.54 
1 1.47 
2 1.89 
dtype: float64

來源

2016-02-24 17:29:54 chrisb

我需要在'df.loc [：，COL_HOME] .min（axis = 1）'特定列中找到'min'值。我如何修改你的例子？ – SpanishBoy

您可以在過濾後選擇，例如'df ['HOME_MIN'] = df [df> 0.03] .loc [:, COL_HOME] .doc [:, COL_HOME] .min（axis = 1）' – chrisb

.min（axis = 1）'，並在輸出http://screencast.com/t/fD5rcmb7中掙扎。 – SpanishBoy

計算沒有「零」值的熊貓的最小值？

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