Python是进行数据分析的一种出色语言,主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种,使导入和分析数据更加容易。
Pandas dataframe.idxmin()
函数返回在请求轴上第一次出现最小值的索引。在任何索引中找到最小值的索引时,将排除所有NA /空值。
用法: DataFrame.idxmin(axis=0, skipna=True)
参数:
axis:0或“索引”表示行,1或“列”表示列
skipna:排除NA /空值。如果整个行/列均为NA,则结果为NA
返回:idxmin:系列
范例1:采用idxmin()
函数用于沿索引轴查找最小值的索引。
# 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
现在应用idxmin()
沿索引轴起作用。
# applying idxmin() function.
df.idxmin(axis = 0)
输出:
如果我们查看 DataFrame 中的值,则可以验证该函数返回的结果。该函数返回一个 Pandas 系列对象,该对象在每一列中均包含最小值的索引。
范例2:采用idxmin()
函数沿列轴查找最小值的索引。 DataFrame 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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注:本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.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。