pandas.Series.min

Series.min(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, **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, по которой будет применена функция. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

Для DataFrames, указание axis=None применит агрегацию по обеим осям.

В версии 2.0.0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null при вычислении результата.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только числовые (float, int, boolean) столбцы. Для Series не реализовано.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы для передачи функции.

Возвращает:

скаляр или скаляр

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.sum

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