如何獲取 Pandas Series 中最小值的位置？

要獲取 Pandas Series 物件中最小值的位置，我們可以使用一個名為 argmin() 的函式。

argmin() 是 Pandas Series 建構函式的方法，用於從 Series 中獲取最小值的行位置。argmin() 方法的輸出是一個整數值。如果 Pandas Series 物件包含 NaN 值，則 argmin() 方法將忽略這些 NaN 值並識別最小的數值。

如果最小值位於多個索引位置，則第一個出現的數值位置將作為輸出。

示例 1

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

# create a pandas series
s = pd.Series(np.random.randint(1,100, 10))
print(s)

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

解釋

讓我們建立一個包含 10 個介於 1 到 100 之間的隨機整數值的 Pandas Series 物件，然後應用 argmin 函式來獲取 Series 物件中最小值的位置。

最初，我們匯入了 NumPy 包用於建立一系列隨機整數值。

輸出

0 76
1 58
2 42
3 81
4  7
5 85
6 75
7 25
8 61
9 57
dtype: int32

Output of argmin: 4

對於以下示例，Pandas Series 物件的 argmin() 方法返回了一個整數值“4”，該整數值表示給定 Series 物件中最小值的位置。

示例 2

import pandas as pd

# creating range sequence of dates
dates = pd.date_range('2021-06-01', periods=6, freq='D')

#creating pandas Series with date index
s = pd.Series([43,21,40,54,10,23], index= dates)
print (s)

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

解釋

讓我們使用一個帶有日期範圍索引標籤的整數列表建立另一個 Pandas Series 物件。之後，在 Series 物件“s”的資料上應用 argmin() 方法以獲取給定 Series 物件中最小值的位置。

輸出

2021-06-01 43
2021-06-02 21
2021-06-03 40
2021-06-04 54
2021-06-05 10
2021-06-06 23
Freq: D, dtype: int64

Output of argmin: 4

此示例中 argmin() 方法的輸出是整數值“4”，這意味著索引標籤“2021-06-05”處的數值在給定 Series 物件中具有最小值。

更新於: 2022年3月9日

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