Función Pandas DataFrame DataFrame.min()
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Sintaxis de
pandas.DataFrame.min(): -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.min()Método para encontrar el mínimo a lo largo del eje de la columna -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.min()Método para encontrar el min a lo largo del eje de la fila -
Códigos de ejemplo:
DataFrame.min()Método para encontrar el min ignorando los valoresNaN
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.
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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