pandas.Series.argmin

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

Возвращает метку строки с минимальным значением.

Устарело начиная с версии 0.21.0.

Текущее поведение ‘Series.argmin’ устарело, используйте вместо него ‘idxmin’. Поведение ‘argmin’ в будущем будет исправлено, чтобы возвращать позицию минимума. 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 : bool, default True Исключить значения NA/null. Если весь ряд содержит только значения NA, результат будет NA. axis : int, default 0 Для совместимости с DataFrame.idxmin. Избыточно для применения к Series. *args, **kwargs Дополнительные ключевые параметры не оказывают влияния, но могут приниматься для совместимости с NumPy.
Возвращает:	Индекс Метка минимального значения.
Исключения:	ValueError Если ряд пуст.

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 максимального значения.

Примечания

Этот метод является версией для Series метода ndarray.argmin. Этот метод возвращает метку минимума, 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 ложно и в данных есть значение NA, функция возвращает nan.

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