pandas.Series.argmin

Series.argmin(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs) [source]

Устаревшее с версии 0.21.0:

‘argmin’ устарело, используйте ‘idxmin’ вместо него. Поведение ‘argmin’

будет исправлено, чтобы в будущем возвращать позицию минимального значения. Для получения позиции минимального значения используйте 'series.values.argmin' сейчас.

Возвращает метку строки с минимальным значением.

Если несколько значений равны минимальному, возвращается метка первой строки с этим значением.

Параметры:	skipna : boolean, по умолчанию True Исключить значения NA/null. Если весь Series содержит NA, результат будет NA. axis : int, по умолчанию 0 Для совместимости с DataFrame.idxmin. Избыточно для применения к Series. *args, **kwargs Дополнительные ключевые слова не влияют, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Возвращает:	idxmin : Index of minimum of values.
Исключения:	ValueError Если Series пустой.

См. также

numpy.argmin

Возвращает индексы минимальных значений по заданной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс первого вхождения минимального значения по запрошенной оси.

Series.idxmax

Возвращает метку индекса первого вхождения максимального значения.

Примечания

Этот метод является версией Series метода ndarray.argmin. Этот метод возвращает метку минимального значения, в то время как ndarray.argmin возвращает позицию. Чтобы получить позицию, используйте series.values.argmin().

Примеры

>>> s = pd.Series(data=[1, None, 4, 1],
...               index=['A' ,'B' ,'C' ,'D'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    1.0
dtype: float64

>>> s.idxmin()
'A'

Если skipna равно False и в данных есть значение NA, функция возвращает nan.

>>> s.idxmin(skipna=False)
nan