API · Pandas
Función Pandas DataFrame DataFrame.min()
La función DataFrame min() obtiene el valor mínimo del objeto DataFrame sobre el eje especificado.
En esta página
La función Python Pandas DataFrame.min() obtiene el mínimo de valores del objeto DataFrame sobre el eje especificado.
Sintaxis de pandas.DataFrame.min():
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Parámetros
axis |
encontrar la media a lo largo de la fila (axis=0) o fila (axis=1) |
skipna |
Booleana. Excluir los valores NaN (skipna=True) o incluir los valores NaN (skipna=False) |
level |
Cuenta junto con el nivel particular si el eje es MultiIndex. |
numeric_only |
Booleana. Para numeric_only = True, incluye sólo las columnas float, int y boolean. |
**kwargs |
Argumentos de palabras clave adicionales a la función. |
Retorna
Si no se especifica el level, devuelve Series del mínimo de los valores para el eje solicitado, si no, devuelve DataFrame de los valores mínimos.
Códigos de ejemplo: DataFrame.min() Método para encontrar el mínimo a lo largo del eje de la columna
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
mins = df.min()
print("Min of Each Column:")
print(mins)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 2 8
3 3 4
Min of Each Column:
X 1
Y 3
dtype: int64
Obtiene el valor mínimo de ambas columnas X y Y y finalmente devuelve un objeto Series con el mínimo de cada columna.
Para encontrar el min de una columna particular de DataFrame en Pandas, llamamos a la función min() sólo para esa columna.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 2, 3],
'Y': [4, 3, 8, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
mins = df["X"].min()
print("Min of Each Column:")
print(mins)
Resultado:
1DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 2 8
3 3 4
Min of Each Column:
1
Sólo da el min de los valores de la columna X en el DataFrame.
Códigos de ejemplo: DataFrame.min() Método para encontrar el min a lo largo del eje de la fila
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, 7, 5, 10],
'Y': [4, 3, 8, 2, 9],
'Z': [2, 7, 6, 10, 5]})
print("DataFrame:")
print(df)
mins=df.min(axis=1)
print("Min of Each Row:")
print(mins)
Resultado:
DataFrame:
X Y Z
0 1 4 2
1 2 3 7
2 7 8 6
3 5 2 10
4 10 9 5
Min of Each Row:
0 1
1 2
2 6
3 2
4 5
dtype: int64
Calcula el mínimo de todas las filas y finalmente devuelve un objeto Series con la media de cada fila.
Códigos de ejemplo: DataFrame.min() Método para encontrar el min ignorando los valores NaN
Usamos el valor por defecto del parámetro skipna, es decir, skipna=True para encontrar el mínimo de DataFrame a lo largo del eje especificado ignorando los valores NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
'Y': [4, 3, 7, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
mins=df.min(skipna=True)
print("Min of Columns")
print(mins)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1.0 4.0
1 2.0 3.0
2 NaN 7.0
3 3.0 4.0
Min of Columns
X 1.0
Y 3.0
dtype: float64
Si establecemos skipna=True, ignora el NaN en el dataframe. Nos permite calcular el mínimo de DataFrame a lo largo del eje de la columna ignorando los valores NaN.
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'X': [1, 2, None, 3],
'Y': [4, 3, 7, 4]})
print("DataFrame:")
print(df)
mins=df.min(skipna=False)
print("Min of Columns")
print(mins)
Resultado:
DataFrame:
X Y
0 1.0 4
1 2.0 3
2 NaN 7
3 3.0 4
Min of Columns
X NaN
Y 3.0
dtype: float64
Aquí, obtenemos el valor NaN para la media de la columna X ya que la columna X tiene el valor NaN presente en ella.
