Python是進行數據分析的一種出色語言,主要是因為以數據為中心的python軟件包具有奇妙的生態係統。 Pandas是其中的一種,使導入和分析數據更加容易。
Pandas dataframe.idxmin()
函數返回在請求軸上第一次出現最小值的索引。在任何索引中找到最小值的索引時,將排除所有NA /空值。
用法: DataFrame.idxmin(axis=0, skipna=True)
參數:
axis:0或“索引”表示行,1或“列”表示列
skipna:排除NA /空值。如果整個行/列均為NA,則結果為NA
返回:idxmin:係列
範例1:采用idxmin()
函數用於沿索引軸查找最小值的索引。
# 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
現在應用idxmin()
沿索引軸起作用。
# applying idxmin() function.
df.idxmin(axis = 0)
輸出:
如果我們查看 DataFrame 中的值,則可以驗證該函數返回的結果。該函數返回一個 Pandas 係列對象,該對象在每一列中均包含最小值的索引。
範例2:采用idxmin()
函數沿列軸查找最小值的索引。 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)
輸出:
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注:本文由純淨天空篩選整理自Shubham__Ranjan大神的英文原創作品 Python | Pandas dataframe.idxmin()。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。