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python | pandas data frame.idxmin()

哎哎哎:# t0]https://www.geeksforgeeks.org/python 熊猫 data frame-idxmin/

Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容易多了。

Pandas **dataframe.idxmin()**函数返回请求轴上最小值第一次出现的索引。当在任何索引中寻找最小值的索引时,所有的 NA/null 值都被排除。

语法: DataFrame.idxmin(轴=0,skipna=True)

参数: 轴:行为 0 或“索引”,列为 1 或“列” skipna : 排除 NA/null 值。如果整行/整列为“无”,结果将为“无”

返回: idxmin:系列

例#1: 使用idxmin()函数来求沿指数轴的最小值的指数。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, 6],
                   "B":[11, 2, 5, 8],
                   "C":[1, 8, 66, 4]})

# Print the dataframe
df

现在沿着索引轴应用idxmin()功能。

# applying idxmin() function.
df.idxmin(axis = 0)

输出:

如果我们查看 dataframe 中的值,我们可以验证函数返回的结果。该函数返回一个 pandas 系列对象,该对象包含每列中最小值的索引。

例 2: 使用idxmin()函数沿列轴寻找最小值的索引。数据框包含NA值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd

# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, None], 
                   "B":[11, 2, None, 8], 
                   "C":[1, 8, 66, 4]})

# Skipna = True will skip all the Na values
# find minimum along column axis
df.idxmin(axis = 1, skipna = True)

输出:



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