Pandas DataFrame DataFrame.min() Fonction

1. Syntaxe de pandas.DataFrame.min():
2. Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min le long de l’axe de la colonne
3. Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min le long de l’axe Row
4. Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min en ignorant les valeurs NaN

Python Pandas DataFrame.min() la fonction obtient le minimum de valeurs de l’objet DataFrame sur l’axe spécifié.

Syntaxe de pandas.DataFrame.min():

DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

Paramètres

Revenir

Si le level n’est pas spécifié, retournez Series du minimum des valeurs pour l’axe demandé, sinon retournez DataFrame des valeurs minimales.

Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min le long de l’axe de la colonne

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)

Production:

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

Il obtient la valeur min pour les deux colonnes X et Y et retourne finalement un objet Series avec le min de chaque colonne.

Pour trouver le min d’une colonne particulière de DataFrame dans Pandas, nous appelons la fonction min() pour cette colonne uniquement.

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)

Production:

1DataFrame:
   X  Y
0  1  4
1  2  3
2  2  8
3  3  4
Min of Each Column:
1

Il ne donne que le min des valeurs de la colonne X dans le DataFrame.

Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min le long de l’axe Row

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)

Production:

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

Il calcule le min pour toutes les lignes et retourne finalement un objet Series avec la moyenne de chaque ligne.

Exemples de codes: méthode DataFrame.min() pour trouver min en ignorant les valeurs NaN

Nous utilisons la valeur par défaut du paramètre skipna c’est-à-dire skipna = True pour trouver le min de DataFrame le long de l’axe spécifié en ignorant les valeurs de 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)

Production:

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 nous définissons skipna = True, il ignore le NaN dans la trame de données. Il nous permet de calculer le min de DataFrame le long de l’axe de la colonne en ignorant les valeurs de 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)

Production:

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

Ici, nous obtenons une valeur de NaN pour la moyenne de la colonne X car la colonne X contient une valeur de NaN.