Pandas Series 的 idxmin() 方法是如何工作的？

為了獲取 Pandas Series 物件最小值對應的標籤名稱，我們可以使用一個名為 idxmin() 的函式。這個 idxmin() 函式是 Pandas Series 建構函式的一個方法，用於獲取 Series 元素中最小值的索引標籤。

idxmin() 方法的輸出是一個索引標籤。如果給定的 Series 物件沒有任何值（空 Series），它將返回 ValueError。此外，它會忽略缺失值，以便從給定 Series 物件的元素中識別最小值。

如果最小值在 Series 物件的多個元素中出現，則它將返回第一次出現的值的標籤名稱作為輸出。

示例 1

讓我們使用一個包含 8 個整數值的列表建立一個 Pandas Series 物件，然後應用 idxmin() 函式來獲取 Series 物件最小值的行名稱。

# import pandas package
import pandas as pd
import numpy as np

# create a pandas series
s = pd.Series([23, 32, 11, 95, 40, 50, 81, 35])
print(s)

# Apply idxmin function
print('Output of idxmin:', s.idxmin())

輸出

輸出如下：

0    23
1    32
2    11
3    95
4    40
5    50
6    81
7    35
dtype: int64

Output of idxmin: 2

對於以下示例，Pandas Series 物件的 idxmin() 方法返回整數“2”，該整數表示給定 Series 物件中最小數的行名稱。

示例 2

我們使用一個帶有 date_range 索引標籤的整數列表建立了一個 Pandas Series 物件。之後，我們在 Series 物件“s”的資料上應用 idxmin() 方法，以獲取 Series “s”的最小值的索引標籤。

import pandas as pd

# creating range sequence of dates
dates = pd.date_range('2021-01-01', periods=8, freq='m')

#creating pandas Series with date index
s = pd.Series([70, 42, 38, 16, 69, 17, 88, 74], index= dates)
print (s)

# Apply idxmin function
print('Output of idxmin:', s.idxmin())

輸出

輸出如下：

2021-01-31    70
2021-02-28    42
2021-03-31    38
2021-04-30    16
2021-05-31    69
2021-06-30    17
2021-07-31    88
2021-08-31    74
Freq: M, dtype: int64

Output of idxmin: 2021-04-30 00:00:00

此示例中 idxmin() 方法的輸出是 **“2021-04-30 00:00:00”**，這意味著索引標籤為“2021-04-30”的值在給定 Series 物件的元素中具有最小值。

更新於：2022年3月8日

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