Pandas DataFrame DataFrame.min()関数
胡金庫
2023年1月30日
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pandas.DataFrame.min()の構文： -
コード例：列軸に沿って最小値を求めるための
DataFrame.min()メソッド -
コード例：行軸に沿って最小値を求める
DataFrame.min()メソッド -
コード例：
NaN値を無視して最小値を求めるDataFrame.min()メソッド
Python Pandas DataFrame.min() 関数は、DataFrame オブジェクトの最小値を取得します指定された軸。
pandas.DataFrame.min() の構文：
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
パラメーター
axis |
行（axis = 0）または列（axis = 1）に沿って平均を求める |
skipna |
ブール。NaN 値を除外する（skipna=True）または NaN 値を含める（skipna=False） |
level |
軸が MultiIndex の場合、特定のレベルとともにカウントします |
numeric_only |
ブール。numeric_only = True の場合、float、int、および boolean 列のみを含めます |
**kwargs |
関数への追加のキーワード引数。 |
戻り値
level が指定されていない場合、要求された軸の最小値の Series を返し、それ以外の場合は最小値の DataFrame を返します。
コード例：列軸に沿って最小値を求めるための DataFrame.min() メソッド
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)
出力：
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
X と Y の両方の列の最小値を取得し、最後に各列の最小値を持つ Series オブジェクトを返します。
Pandas で DataFrame の特定の列の最小値を求めるには、その列に対してのみ min() 関数を呼び出します。
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)
出力：
1DataFrame:
X Y
0 1 4
1 2 3
2 2 8
3 3 4
Min of Each Column:
1
DataFrame の列 X の値の最小値のみを示します。
コード例：行軸に沿って最小値を求める DataFrame.min() メソッド
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)
出力：
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
すべての行の最小値を計算し、最後に各行の平均を含む Series オブジェクトを返します。
コード例：NaN 値を無視して最小値を求める DataFrame.min() メソッド
skipna パラメータのデフォルト値、つまり skipna=True を使用して、NaN 値を無視して、指定された軸に沿った DataFrame の最小値を見つけます。
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)
出力：
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 = True を設定すると、DataFrame の NaN は無視されます。これにより、NaN 値を無視して列軸に沿った DataFrame の最小値を計算できます。
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)
出力：
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
ここでは、列 X に NaN 値が存在するため、列 X の平均の NaN 値を取得します。
著者： 胡金庫
