pandas.DataFrame.min #

数据框。min ( axis = 0 , skipna = True , numeric_only = False , ** kwargs ) [来源] #

返回请求轴上的最小值。

如果您想要最小值的索引idxmin,请使用。这相当于numpy.ndarray方法argmin

参数
{索引 (0),列 (1)}

要应用的功能的轴。对于系列,此参数未使用,默认为 0。

对于 DataFrames,指定axis=None将在两个轴上应用聚合。

2.0.0 版本中的新增内容。

Skipna布尔值,默认 True

计算结果时排除 NA/null 值。

numeric_only布尔值,默认 False

仅包含 float、int、boolean 列。未针对系列实现。

**夸格

要传递给函数的其他关键字参数。

返回
系列或标量

也可以看看

Series.sum

返回总和。

Series.min

返回最小值。

Series.max

返回最大值。

Series.idxmin

返回最小值的索引。

Series.idxmax

返回最大值的索引。

DataFrame.sum

返回请求轴上的总和。

DataFrame.min

返回请求轴上的最小值。

DataFrame.max

返回请求轴上的最大值。

DataFrame.idxmin

返回请求轴上最小值的索引。

DataFrame.idxmax

返回请求轴上最大值的索引。

例子

>>> 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