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.min()
函數返回給定對象中的最小值。如果輸入是一個序列,則該方法將返回一個標量,該數量將是該序列中的最小值。如果輸入是一個 DataFrame ,則該方法將返回一個在 DataFrame 的指定軸上具有最小值的序列。默認情況下,該軸是索引軸。
用法:DataFrame.min(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
參數:
axis: Align object with threshold along the given axis.
skipna:Exclude NA/null values when computing the result
level:If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series
numeric_only:Include only float, int, boolean columns. If None, will attempt to use everything, then use only numeric data. Not implemented for
Series.
返回值:min:Series或DataFrame(如果指定級別)
範例1:采用min()
函數在索引軸上查找最小值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],
"B":[5, 2, 54, 3, 2],
"C":[20, 16, 7, 3, 8],
"D":[14, 3, 17, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
讓我們使用dataframe.min()
查找索引軸上的最小值的函數
# find min Even if we do not specify axis = 0, the method
# will return the min over the index axis by default
df.min(axis = 0)
輸出:
範例2:采用min()
在具有Na
值。還要找到縱軸上的最小值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
讓我們實現min函數。
# skip the Na values while finding the minimum
df.min(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.min()。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。