Pandas DataFrame DataFrame.min() Função
-
Sintaxe de
pandas.DataFrame.min()
: -
Códigos de exemplo:
DataFrame.min()
Método para encontrar o mínimo ao longo do eixo da coluna -
Códigos de exemplo:
DataFrame.min()
Método para encontrar o min ao longo do eixo da linha -
Códigos de exemplo:
DataFrame.min()
Método para encontrar os valores mínimos ignorando valoresNaN
A função Python Pandas DataFrame.min()
obtém o valor mínimo do objeto DataFrame sobre o eixo especificado.
Sintaxe de pandas.DataFrame.min()
:
DataFrame.mean(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Parâmetros
axis |
encontrar média ao longo da linha (axis=0) ou coluna (axis=1) |
skipna |
Booleano. Excluir valores NaN (skipna=True ) ou incluir valores NaN (skipna=False ) |
level |
Conte junto com um nível particular se o eixo for MultiIndex . |
numeric_only |
Booleano. Para colunas numeric_only=True , incluir apenas colunas float , int , e boolean . |
**kwargs |
Argumentos adicionais de palavras-chave para a função. |
Retornar
Se o level
não for especificado, retornar Series
do mínimo dos valores para o eixo solicitado, caso contrário, retornar DataFrame
dos valores mínimos.
Códigos de exemplo: DataFrame.min()
Método para encontrar o mínimo ao longo do eixo da coluna
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
Recebe o valor mínimo para ambas as colunas X
e Y
e finalmente retorna um objeto Series
com o valor mínimo de cada coluna.
Para encontrar o min
de uma coluna específica de DataFrame
em Pandas, chamamos a função min()
somente para aquela coluna.
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
Ela dá apenas o min
dos valores da coluna X
no DataFrame
.
Códigos de exemplo: DataFrame.min()
Método para encontrar o min ao longo do eixo da linha
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 o mínimo para todas as linhas e finalmente retorna um objeto Series
com a média de cada linha.
Códigos de exemplo: DataFrame.min()
Método para encontrar os valores mínimos ignorando valores NaN
Utilizamos o valor padrão do parâmetro skipna
, ou seja, skipna=True
para encontrar o mínimo de DataFrame
ao longo do eixo especificado, ignorando os 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
Se definirmos skipna=True
, ele ignora o NaN
no dataframe. Isso nos permite calcular o min
de DataFrame
ao longo do eixo da coluna, ignorando os 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
Aqui, obtemos o valor NaN
para a média da coluna X
, pois a coluna X
tem o valor NaN
presente nela.
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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