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Python dask.dataframe.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin用法及代码示例


用法:

DataFrameGroupBy.idxmin(split_every=None, split_out=1, axis=None, skipna=True)

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。

参数

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。

返回

Series

沿指定轴的最小值索引。

抛出

ValueError
  • 如果行/列为空

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


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.groupby.DataFrameGroupBy.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。