Pandas DataFrame DataFrame.min() Funktion

1. Syntax von pandas.DataFrame.min():
2. Beispielcodes: DataFrame.min() Methode zum Finden des Minimums entlang der Spaltenachse
3. Beispielcodes: DataFrame.min() Methode zum Finden von Min entlang der Zeilenachse
4. Beispiel-Codes: DataFrame.min() Methode zum Finden von Min-Werten, die NaN-Werte ignorieren

Die Funktion Python Pandas DataFrame.min() ruft das Minimum der Werte des DataFrame-Objekts über der angegebenen Achse ab.

Syntax von pandas.DataFrame.min():

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

Parameter

Zurück

Wenn der Level nicht spezifiziert ist, geben Sie Series des Minimums der Werte für die angeforderte Achse zurück, andernfalls DataFrame der minimalen Werte.

Beispielcodes: DataFrame.min() Methode zum Finden des Minimums entlang der Spaltenachse

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)

Ausgabe:

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

Es erhält den Min-Wert für beide Spalten X und Y und gibt schließlich ein Series-Objekt mit dem Min-Wert jeder Spalte zurück.

Um das min einer bestimmten Spalte von DataFrame in Pandas zu finden, rufen wir die min() Funktion nur für diese Spalte auf.

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)

Ausgabe:

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

Sie gibt nur das Minimum der Werte der Spalte X im DataFrame aus.

Beispielcodes: DataFrame.min() Methode zum Finden von Min entlang der Zeilenachse

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)

Ausgabe:

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

Es berechnet das Minimum für alle Zeilen und gibt schließlich ein Series-Objekt mit dem Mittelwert jeder Zeile zurück.

Beispiel-Codes: DataFrame.min() Methode zum Finden von Min-Werten, die NaN-Werte ignorieren

Wir verwenden den Standardwert des Parameters skipna, d.h. skipna=True, um das Minimum des DataFrame entlang der angegebenen Achse zu finden, wobei die NaN-Werte ignoriert werden.

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)

Ausgabe:

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

Wenn wir skipna=True setzen, ignoriert es die NaN im DataFrame. Es erlaubt uns, das Minimum des DataFrame entlang der Spaltenachse zu berechnen, wobei NaN-Werte ignoriert werden.

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)

Ausgabe:

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

Hier erhalten wir den NaN-Wert für den Mittelwert der Spalte X, da in Spalte X der NaN-Wert vorhanden ist.