pandas.DataFrame.min#

DataFrame.min(*, axis=0, skipna=True, numeric_only=False, =**kwargs)[源代码]#

返回所请求轴上值的最小值。

如果您想要最小值的索引，请使用 idxmin。这等同于 numpy.ndarray 方法 argmin。

参数:

axis{索引 (0), 列 (1)}

要应用函数的轴。对于 Series，此参数未使用，默认为 0。

对于 DataFrames，指定 axis=None 将跨两个轴应用聚合。

版本 2.0.0 中已添加。

skipnabool, 默认 True

计算结果时排除 NA/null 值。

numeric_onlybool, default False

仅包含浮点数、整数、布尔列。

**kwargs

要传递给函数的其他关键字参数。

返回:

Series 或标量: 包含描述中引用的计算的值。

另请参阅

Series.sum: 返回总和。
Series.min: 返回最小值。
Series.max: 返回最大值。
Series.idxmin: 返回最小值的索引。
Series.idxmax: 返回最大值的索引。
DataFrame.sum: 返回沿请求轴的总和。
DataFrame.min: 返回沿请求轴的最小值。
DataFrame.max: 返回沿请求轴的最大值。
DataFrame.idxmin: 返回沿请求轴的最小值的索引。
DataFrame.idxmax: 返回沿请求轴的最大值的索引。

示例

>>> idx = pd.MultiIndex.from_arrays(
...     [["warm", "warm", "cold", "cold"], ["dog", "falcon", "fish", "spider"]],
...     names=["blooded", "animal"],
... )
>>> s = pd.Series([4, 2, 0, 8], name="legs", index=idx)
>>> s
blooded  animal
warm     dog       4
         falcon    2
cold     fish      0
         spider    8
Name: legs, dtype: int64

>>> s.min()
0