pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin

DataFrameGroupBy.idxmin(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, numeric_only=False)[source]

Возвращает индекс первого вхождения минимального значения по заданной оси.

Значения NA/null исключаются.

Параметры:

axis:{{0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}}, по умолчанию None

Ось для использования. 0 или ‘index’ для строк, 1 или ‘columns’ для столбцов. Если ось не указана, используется ось группировки.

Изменено в версии 2.0.0.

Устарело начиная с версии 2.1.0: Для axis=1, работайте с базовым объектом. В противном случае ключевое слово axis не требуется.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец имеет значение NA, результат будет NA.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только данные типа float, int или boolean.

Добавлен в версии 1.5.0.

Возвращает:

Series

Индексы минимумов по указанной оси.

Возможные исключения:

ValueError

• Если строка/столбец пуст

См. также

Series.idxmin

Возвращает индекс минимального элемента.

Примечания

Этот метод является версией DataFrame метода ndarray.argmin.

Примеры

Рассмотрим набор данных, содержащий потребление продуктов питания в Аргентине.

>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48],
...                    'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]},
...                   index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])

>>> df
                consumption  co2_emissions
Pork                  10.51         37.20
Wheat Products       103.11         19.66
Beef                  55.48       1712.00

По умолчанию, возвращает индекс минимального значения в каждом столбце.

>>> df.idxmin()
consumption                Pork
co2_emissions    Wheat Products
dtype: object

Для возвращения индекса минимального значения в каждой строке, используйте axis="columns".

>>> df.idxmin(axis="columns")
Pork                consumption
Wheat Products    co2_emissions
Beef                consumption
dtype: object