如何获取 pandas 系列中最小值的位置?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/18 10:37:17
要获取 pandas 系列对象中最小值的位置，我们可以使用名为 argmin() 的函数。
argmin() 是 pandas 系列构造函数的方法，用于获取系列中最小值的行位置。argmin() 方法的输出是一个整数值。如果 pandas 系列对象具有 Nan 值，则 argmin() 方法将通过忽略这些 Nan 值来识别最小数字。
如果最小值位于多个索引位置，则将第一个出现值的位置作为输出。
示例 1
# 导入 pandas 包
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 pandas 系列
s = pd.Series(np.random.randint(1,100, 10))
print(s)
# 应用 argmin 函数
print('argmin 的输出:', s.argmin())
解释
让我们创建一个 pandas 系列对象，其中包含 10 个介于 1 到 100 之间的随机整数值范围，然后应用 argmin 函数获取系列对象最小值的位置。
首先，我们导入了 NumPy 包来创建一系列随机整数值。
输出
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
pandas 系列对象的 argmin() 方法返回一个整数值"4"对于以下示例，该整数值表示给定系列对象的最小值的位置。
示例 2
import pandas as pd
# 创建日期范围序列
dates = pd.date_range('2021-06-01', periods=6, freq='D')
# 创建带有日期索引的 pandas 系列
s = pd.Series([43,21,40,54,10,23], index= dates)
print (s)
# 应用 argmin 函数
print('argmin 的输出:', s.argmin())
解释
让我们使用整数列表创建另一个 pandas 系列对象带有 date_range 索引标签。之后，对系列对象"s"的数据应用 argmin() 方法以获取给定系列对象的最小值的位置。
输出
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
此示例的 argmin() 方法的输出是整数值"4"，这意味着索引标签"2021-06-05"处的值在给定系列对象中存在的数据中具有最小值。
