Python dask.dataframe.Series.min用法及代码示例

用法: Series.min(axis=None, skipna=True, split_every=False, out=None, numeric_only=None)

返回请求轴上的最小值。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.min 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

如果你想要 index 的最小值，使用idxmin.这相当于numpy.ndarray方法argmin.

参数：

axis：{索引 (0), 列 (1)}: 要应用的函数的轴。
skipna：布尔值，默认为真: 计算结果时排除 NA/null 值。
level：int 或级别名称，默认无(Dask 中不支持): 如果轴是 MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，折叠成一个系列。
numeric_only：布尔值，默认无: 仅包括 float、int、boolean 列。如果没有，将尝试使用所有内容，然后仅使用数字数据。未针对系列实施。
**kwargs：: 要传递给函数的附加关键字参数。

Series 或 DataFrame(如果指定了级别)

例子：

>>> idx = pd.MultiIndex.from_arrays([  
...     ['warm', 'warm', 'cold', 'cold'],
...     ['dog', 'falcon', 'fish', 'spider']],
...     names=['blooded', 'animal'])
>>> s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name='legs', index=idx)  
>>> s  
blooded  animal
warm     dog       4
         falcon    2
cold     fish      0
         spider    8
Name: legs, dtype: int64

>>> s.min()  
0

相关用法

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.min。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。

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参数：

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例子：