Pandas DataFrame DataFrame.min() 함수

  1. pandas.DataFrame.min()의 구문 :
  2. 예제 코드: 열 축을 따라 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드
  3. 예제 코드: 행 축을 따라 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드
  4. 예제 코드: NaN 값을 무시하고 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드

Python Pandas DataFrame.min() 함수는 지정된 축을 통해 DataFrame 객체의 최소값을 얻는다.

pandas.DataFrame.min()의 구문 :

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

매개 변수

axis row (axis = 0) 또는column (axis = 1)을 따라 평균 찾기
skipna 부울. NaN 값 (skipna=True)을 제외하거나NaN 값 (skipna=False)을 포함합니다.
level 축이 MultiIndex인 경우 특정 수준과 함께 계산
numeric_only 부울. numeric_only=True의 경우float,intboolean 열만 포함합니다.
**kwargs 함수에 대한 추가 키워드 인수입니다.

반환

level이 지정되지 않은 경우 요청 된 축에 대한 최소값의Series를 반환하고, 그렇지 않으면 최소값의DataFrame을 반환합니다.

예제 코드: 열 축을 따라 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드

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)

산출:

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

XY 모두에 대한 최소값을 가져오고 마지막으로 각 열의 최소값이있는Series 객체를 반환합니다.

Pandas에서DataFrame의 특정 열의 최소값을 찾으려면 해당 열에 대해서만min()함수를 호출합니다.

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)

산출:

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

DataFrameX열 값의 최소값 만 제공합니다.

예제 코드: 행 축을 따라 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드

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)

산출:

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

모든 행의 최소값을 계산하고 마지막으로 각 행의 평균이 포함 된Series 객체를 반환합니다.

예제 코드: NaN 값을 무시하고 최소값을 찾는DataFrame.min()메서드

skipna 매개 변수의 기본값, 즉skipna=True를 사용하여NaN 값을 무시하고 지정된 축을 따라DataFrame의 최소값을 찾습니다.

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)

산출:

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

skipna=True를 설정하면 데이터 프레임의NaN을 무시합니다. 이를 통해 NaN값을 무시하고 열 축을 따라 DataFrame의 최소값을 계산할 수 있습니다.

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)

산출:

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

여기서는 열XNaN 값이 존재하므로X 열의 평균에 대한NaN 값을 얻습니다.

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