Spec-Zone.ru › pandas 0.24

pandas.Panel.min

Panel.min(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs) [source]

Возвращает минимальное значение по указанной оси.

Если вам нужен индекс минимального значения, используйте idxmin. Это эквивалентно методу numpy.ndarray метода argmin.
Параметры:
axis : {items (0), major_axis (1), minor_axis (2)}

Ось, по которой будет применена функция.

skipna : bool, default True

Исключить значения NA/null при вычислении результата.

level : int or level name, default None

Если ось является многоуровневым индексом (иерархическим), считать по определенному уровню, сводя данные в DataFrame.

numeric_only : bool, default None

Включить только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями. Если None, попытаться использовать все столбцы, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращает:
min : DataFrame or Panel (if level specified)

См. также

Series.sum
Возвращает сумму.
Series.min
Возвращает минимум.
Series.max
Возвращает максимум.
Series.idxmin
Возвращает индекс минимума.
Series.idxmax
Возвращает индекс максимума.
DataFrame.min
Возвращает сумму по указанной оси.
DataFrame.min
Возвращает минимум по указанной оси.
DataFrame.max
Возвращает максимум по указанной оси.
DataFrame.idxmin
Возвращает индекс минимума по указанной оси.
DataFrame.idxmax
Возвращает индекс максимума по указанной оси.

Примеры

>>> 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

Минимальное значение, используя имена уровней, а также индексы.

>>> s.min(level='blooded')
blooded
warm    2
cold    0
Name: legs, dtype: int64
>>> s.min(level=0)
blooded
warm    2
cold    0
Name: legs, dtype: int64

© 2008–2012, AQR Capital Management, LLC, Lambda Foundry, Inc. and PyData Development Team
Licensed under the 3-clause BSD License.
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.24.2/reference/api/pandas.Panel.min.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API