Вычислять минимумы в Pandas без `zero`-значений?

Question

У меня есть следующие данные и нужно на первом этапе, чтобы найти min значения между рядами без 0.00

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 

Позже мне нужно рассчитать дельта-различий между min и max, но если я использую ниже код, конечные результаты не являются приемлемыми

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

Я не хочу использовать следующие приемы:

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

Beacuse, иногда экстремальные значения могут быть равными 0.01, 0.02 - эти значения также неверные.

Как добавить условие для пропуска 0.00 | 0.01 значения?

Примечание: правильный фильтр

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

Answer 1

Вы можете использовать булевы фильтр, чтобы исключить все, что вы не хотите, как это.

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