用法:
Series.idxmin(axis=None, skipna=True, split_every=False)
请求轴上第一次出现最小值的返回索引。
此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.idxmin 复制而来的。
可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。
NA/空值被排除在外。
- axis:{0 或 ‘index’,1 或 ‘columns’},默认 0
要使用的轴。 0 或 ‘index’ 表示按行,1 或 ‘columns’ 表示按列。
- skipna:布尔值,默认为真
排除 NA/空值。如果整行/列为 NA,则结果将为 NA。
- Series
沿指定轴的最小值索引。
- ValueError
- 如果行/列为空
参数:
返回:
抛出:
注意:
此方法是
ndarray.argmin
的 DataFrame 版本。例子:
考虑一个包含阿根廷食物消费的数据集。
>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48], ... 'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]}, ... index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])
>>> df consumption co2_emissions Pork 10.51 37.20 Wheat Products 103.11 19.66 Beef 55.48 1712.00
默认情况下,它返回每列中最小值的索引。
>>> df.idxmin() consumption Pork co2_emissions Wheat Products dtype: object
要返回每行中最小值的索引,请使用
axis="columns"
。>>> df.idxmin(axis="columns") Pork consumption Wheat Products co2_emissions Beef consumption dtype: object
相关用法
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- Python dask.dataframe.Series.isna用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.apply用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.clip用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.prod用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.fillna用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.to_frame用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.sum用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.dropna用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.gt用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.ge用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.repartition用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.mod用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.count用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.append用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.add用法及代码示例
- Python dask.dataframe.Series.pow用法及代码示例
注:本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.idxmin。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。