pandas.Series.argmin

Series.argmin(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs) [source]

Возвращает метку строки с минимальным значением.

Устаревшее с версии 0.21.0.

Текущее поведение ‘Series.argmin’ устарело, используйте вместо него ‘idxmin’. Поведение ‘argmin’ в будущем будет исправлено, чтобы возвращать позицию минимального значения. Пока используйте ‘series.values.argmin’ или ‘np.argmin(np.array(values))’, чтобы получить позицию минимальной строки.

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

Параметры:	skipna : boolean, default True Исключить значения NA/null. Если весь Series содержит NA, результат будет NA. axis : int, default 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 вдоль заданной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс первого вхождения минимума по запрошенной оси.

Series.idxmax

Возвращает метку индекса первого вхождения максимума значений.

Примечания

Этот метод — версия Series метода ndarray.argmin. Этот метод возвращает метку минимума, а 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