Pandas 如何获取系列的最小值位置

为了获取pandas系列对象的最小值位置，可以使用一个名为argmin()的函数。

argmin()是 pandas 系列构造函数的方法，用于获取系列中最小值所在的行位置。argmin()方法的输出是一个整数值。如果pandas系列对象中存在NaN值，则argmin()方法将忽略这些NaN值，并确定最小数。

如果最小值位于多个索引位置，则将第一个出现的值位置作为输出。

示例1

# import pandas package
import pandas as pd
import numpy as np

# create a pandas series
s = pd.Series(np.random.randint(1,100, 10))
print(s)

# Apply argmin function
print('Output of argmin:', s.argmin())

解释

让我们创建一个包含10个随机整数值的pandas series对象，范围为1到100，并应用argmin函数来获取series对象中最小值的位置。

首先，我们导入了NumPy包以创建一系列随机整数值。

输出

0 76
1 58
2 42
3 81
4  7
5 85
6 75
7 25
8 61
9 57
dtype: int32

Output of argmin: 4

pandas系列对象的argmin()方法返回了一个整数值“4”代表给定系列对象的最小值的位置。

示例2

import pandas as pd

# creating range sequence of dates
dates = pd.date_range('2021-06-01', periods=6, freq='D')

#creating pandas Series with date index
s = pd.Series([43,21,40,54,10,23], index= dates)
print (s)

# Apply argmin function
print('Output of argmin:', s.argmin())

解释

让我们使用date_range索引标签的整数列表创建另一个pandas系列对象。然后，应用argmin()方法在系列对象”s”的数据上，以获取给定系列对象的最小值的位置。

输出

2021-06-01 43
2021-06-02 21
2021-06-03 40
2021-06-04 54
2021-06-05 10
2021-06-06 23
Freq: D, dtype: int64

Output of argmin: 4

argmin() 方法在此示例中的输出为整数值”4″，这意味着在给定的系列对象中，索引标签为”2021-06-05″的值具有最小值。