pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin #

DataFrameGroupBy。idxmin ( axis = _NoDefault.no_default , skipna = True , numeric_only = False ) [来源] #

返回请求轴上第一次出现最小值的索引。

排除 NA/null 值。

参数：

轴{{0 或 'index', 1 或 'columns'}}，默认 None: 要使用的轴。 0 或“索引”表示按行，1 或“列”表示按列。如果未提供 axis，则使用石斑鱼的轴。

在 2.0.0 版本中进行了更改。

自版本 2.1.0 起已弃用：对于 axis=1，改为对基础对象进行操作。否则，axis 关键字不是必需的。
Skipna布尔值，默认 True: 排除 NA/null 值。如果整行/列为 NA，则结果将为 NA。
numeric_only布尔值，默认 False: 仅包含float、int或boolean数据。

1.5.0 版本中的新增内容。

返回：

系列: 沿指定轴的最小值索引。

加薪：

值错误

如果行/列为空

也可以看看

Series.idxmin: 返回最小元素的索引。

笔记

该方法是ndarray.argmin.

例子

考虑包含阿根廷食品消费的数据集。

>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48],
...                    'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]},
...                   index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])

>>> df
                consumption  co2_emissions
Pork                  10.51         37.20
Wheat Products       103.11         19.66
Beef                  55.48       1712.00

默认情况下，它返回每列中最小值的索引。

>>> df.idxmin()
consumption                Pork
co2_emissions    Wheat Products
dtype: object

要返回每行中最小值的索引，请使用axis="columns"。

>>> df.idxmin(axis="columns")
Pork                consumption
Wheat Products    co2_emissions
Beef                consumption
dtype: object