Ich möchte einen Pandas suchenDataFrame für minimale Werte. Ich brauche die min im gesamten Datenrahmen (über alle Werte hinweg) analog zudf.min().min(). Ich brauche aber auch den Index der Orte, an denen dieser Wert vorkommt.

Ich habe verschiedene Ansätze ausprobiert:

df.where(df == (df.min().min())),df.where(df == df.min().min()).notnull()(Quell) unval_mask = df == df.min().min(); df[val_mask] (Quell).

Diese geben einen Datenrahmen mit NaNs für nicht-min / boolesche Werte zurück, aber ich kann keine Möglichkeit finden, die (Zeile, Spalte) dieser Speicherorte abzurufen.

Gibt es eine elegantere Möglichkeit, einen Datenrahmen nach einem Min / Max-Wert zu durchsuchen und eine Liste mit allen Speicherorten des Ereignisses (der Ereignisse) zurückzugeben?

import pandas as pd

keys = ['x', 'y', 'z']
vals = [[1,2,-1], [3,5,1], [4,2,3]]
data = dict(zip(keys,vals))
df = pd.DataFrame(data)

list_of_lowest = []

for column_name, column in df.iteritems():
    if len(df[column == df.min().min()]) > 0:
        print(column_name, column.where(column ==df.min().min()).dropna())
        list_of_lowest.append([column_name, column.where(column ==df.min().min()).dropna()])

list_of_lowest
output: [['x', 2   -1.0
Name: x, dtype: float64]]