Python min（iterable，*[，key，default]）返回什么

对于下面的

df

，我想从当前

时间戳之前和之后的10个值范围中，找到特定时间戳的最近日期时间，即当前时间戳之前一分钟

但是我观察到在不同的情况下，
一分钟前的数据
返回的值不同，有时它返回
时间戳
，有时它返回整行作为
。
min（iterable，*[，key，default]）
返回什么？在这种情况下，
min（）
函数返回什么？我可能忽略了一些东西，但我不确定是什么。谢谢你的建议

df
：

        Timestamp               A           B           C
912262  2001-02-10 00:01:45.910 45.5        NaN         zero
530129  2001-02-10 00:05:33.430 43.5        NaN         zero
243281  2001-02-10 00:07:05.600 45.0        NaN         zero
520580  2001-02-10 00:07:13.600 46.0        NaN         zero
228900  2001-02-10 00:07:23.600 47.0        NaN         zero

我使用的代码如下所示：

for i in range(1, len(df.index)):

    left_timestamp = df.loc[i - 10:i - 1]
    right_timestamp = df.loc[i + 1:i + 10]

    time_one_min_ago = df.loc[i, 'Timestamp'] - datetime.timedelta(minutes=1)

    one_min_ago_data = min(left_timestamp.append(right_timestamp).to_numpy(), key=lambda x: abs(x[timestamp_index] - time_one_min_ago))

我认为熊猫的滚动窗口是完美的，但它有太多的限制，所以我们回到一些好的老循环：

timestamp=df['timestamp']
l=len（时间戳）
win_大小=10
result=np.empty（l，dtype='datetime64[ns]'）
对于枚举中的i，ts（时间戳）：
#从上面取10行，从下面取10行，但不要取当前行
lbound=最大值（i-win_大小，0）
ubound=最小值（i+win_尺寸，l-1）+1
tmp=timestamp.take（[idx表示范围内的idx（lbound，ubound），如果idx！=i]）
#查找距离当前时间戳最小的时间戳
argmin=np.abs（tmp-ts）.argmin（）
结果[i]=tmp[argmin]
df['result']=结果
您好，谢谢您提供的解决方案，您知道如何获取与
tmp
对应的
A
值吗？我想算出他们的意思。