Python pandas.DataFrame.idxmin函数方法的使用

pandas.DataFrame.idxmin 方法用于返回 DataFrame 中每列的最小值的索引。如有一个 DataFrame,并希望找出每列中最小值的行索引,可以使用 idxmin() 函数。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.idxmin方法的使用。

DataFrame.idxmin(self, axis=0, skipna=True)                                           [source]

返回在请求轴上第一次出现最小值的索引。不包括NA/null

参数

axis : {0'index'1'columns'},

默认0

行为0或'index',列为1'columns'

skipna : boolean,默认为True

排除NA/null。如果整个行/列均为NA

则结果为NA

返回值

Series

沿指定轴的最小值索引。

Raises

ValueError

如果行/列为空

Notes

此方法是的DataFrame版本ndarray.argmin

例子

1)使用 idxmin() 函数来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
print("DataFrame:")
print(df)

# Applying idxmin() function along index axis (axis=0)
min_index = df.idxmin(axis=0)

print("\n最小值的索引:")
print(min_index)

2)使用 idxmin() 函数查找沿列轴的最小值的索引

# 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 (axis=1)
min_index_column = df.idxmin(axis=1, skipna=True)

print("DataFrame with NA values:")
print(df)

print("\n最小值的索引(沿列轴,跳过NA值):")
print(min_index_column)

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