pandas.Series.min # 系列。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: 轴{索引(0)}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: 标量或标量 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