Python 按行最大值/最小值（以大熊猫为单位）

我想这样做：

df['A'] = max(0, min(df.B, df.C - df.D))

但是，我得到了一个

ValueError

（“序列的真值是不明确的”），我猜这意味着

max

和

min

函数在引擎盖下执行一些布尔运算，这不会分布在序列上。我知道您可以通过以下方式获得某些列集合的最小/最大值：

df[['col1','col2','col3']].max(axis = 1)

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因此，我应该能够通过使用中间值创建一些临时列来获得所需的输出，但我希望有一个干净的解决方案可以直接实现这一点。如何做到这一点而不必为一次性中间值创建额外的列？

max

和

min

是内置的Python函数。它们不是为Pandas/NumPy附带的矢量化功能而设计的

相反，您可以使用

np.maximum

/

np.minimum

执行元素计算：

import numpy as np

df['A'] = np.maximum(0, np.minimum(df['B'], df['C'] - df['D']))

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谢谢，这正是我想要的。