python | pandas data frame . idxmin()
哎哎哎:# t0]https://www . geeksforgeeks . org/python 熊猫 data frame-idxmin/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
Pandas **dataframe.idxmin()**函数返回请求轴上最小值第一次出现的索引。当在任何索引中寻找最小值的索引时，所有的 NA/null 值都被排除。
语法: DataFrame.idxmin(轴=0，skipna=True)
参数: 轴:行为 0 或“索引”，列为 1 或“列” skipna : 排除 NA/null 值。如果整行/整列为“无”，结果将为“无”
返回: idxmin:系列
例#1: 使用idxmin()函数来求沿指数轴的最小值的指数。
# 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
现在沿着索引轴应用idxmin()功能。
# applying idxmin() function.
df.idxmin(axis = 0)
输出:
如果我们查看 dataframe 中的值，我们可以验证函数返回的结果。该函数返回一个 pandas 系列对象，该对象包含每列中最小值的索引。
例 2: 使用idxmin()函数沿列轴寻找最小值的索引。数据框包含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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