pandas min() 最小值

pandas 的 min() 方法用于计算指定轴上的最小值。与 mean() 和 median() 类似，min() 方法会忽略缺失值（NaN）。该方法可用于 Series 和 DataFrame 对象中，以找到最小值。

适用数据类型

• Series: 计算单个数组的最小值。
• DataFrame: 计算每一列或每一行的最小值。

语法

DataFrame.min(
    axis=0, 
    skipna=True, 
    numeric_only=None, 
    **kwargs
)

参数详解

• axis: {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, 默认值 0

  • 计算方向：0 或 'index' 表示沿着列（即每列的最小值），1 或 'columns' 表示沿着行（即每行的最小值）。
  • 对于DataFrame，指定axis=None将在两个轴上应用聚合。

• skipna: bool, 默认值 True

  • 是否排除缺失值（NaN）。如果设置为 False 并且有缺失值，结果将为 NaN。

• numeric_only: bool, 默认值 None

  • 如果为 True，则只计算数值类型的数据。对于非数值类型的列，将被忽略。如果为 False，将尝试计算所有类型的数据（可能会抛出异常）。

• **kwargs: 其他传递给底层方法的关键字参数。

返回值

返回一个 Series 或者 DataFrame 对象，具体取决于输入的数据结构以及计算的方向。

使用场景

• 基本最小值计算: 计算各列或各行的最小值，常用于数据分析中的极值查找。
• 处理缺失值: 自动忽略数据中的缺失值，确保结果的有效性。
• 分组计算: 在多级索引的数据中，根据不同的级别计算最小值。

示例

idx = pd.MultiIndex.from_arrays([
    ['warm', 'warm', 'cold', 'cold'],
    ['dog', 'falcon', 'fish', 'spider']],
    names=['blooded', 'animal'])
s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name='legs', index=idx)
s
'''
blooded  animal
warm     dog       4
         falcon    2
cold     fish      0
         spider    8
Name: legs, dtype: int64
'''

s.min()
# 0

结论

min() 方法用于查找数据中的最小值，是数据分析中常用的方法之一。它能够处理带有缺失值的数据，并且可以灵活地在不同的轴上进行计算。通过调整参数，可以适应不同的需求场景。

参考

• https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.min.html

更新时间：2024-08-08 16:46:59 标签：pandas python 最小值 min