pandas.Series.min

Series.min(self, 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 argmin.

Параметры:

axis : {index (0)} Ось для применения функции. skipna : bool, default True Исключить значения NA/null при вычислении результата. level : int or level name, default None Если ось является MultiIndex (иерархической), подсчитывать по определенному уровню, сводя к скалярному значению. numeric_only : bool, default None Включать только столбцы с плавающей запятой, целыми числами и булевыми значениями. Если None, попытается использовать все, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series. **kwargs Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы функции.

Возвращает:

скаляр или Series (если указан уровень)

См. также

Series.sum

Возвращает сумму.

Series.min

Возвращает минимальное значение.

Series.max

Возвращает максимальное значение.

Series.idxmin

Возвращает индекс минимального значения.

Series.idxmax

Возвращает индекс максимального значения.

DataFrame.sum

Возвращает сумму по указанной оси.

DataFrame.min

Возвращает минимальное значение по указанной оси.

DataFrame.max

Возвращает максимальное значение по указанной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс минимального значения по указанной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс максимального значения 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