pandas 求最小值|极客教程

pandas 求最小值

Pandas 是一个强大的数据分析工具，它提供了丰富的功能来处理和分析数据。在数据分析过程中，经常需要对数据进行统计分析，其中求最小值是一项常见的操作。本文将详细介绍如何使用 pandas 中的 min() 函数来求最小值，并给出多个示例代码来帮助理解。

Series 求最小值

在 pandas 中，Series 是一维的数据结构，可以存储任意类型的数据。我们可以使用 min() 函数来求 Series 中的最小值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5]}
s = pd.Series(data['A'])

min_value = s.min()
print(min_value)

运行结果为：

在上面的示例中，我们首先创建了一个 Series，然后使用 min() 函数求出了该 Series 中的最小值。

DataFrame 求最小值

除了对 Series 求最小值外，我们还可以对 DataFrame 进行求最小值的操作。DataFrame 是一个二维的数据结构，可以存储多个 Series，每个 Series 都有自己的列标签。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

min_values = df.min()
print(min_values)

运行结果为：

A     1
B    10
dtype: int64

在上面的示例中，我们首先创建了一个 DataFrame，然后使用 min() 函数求出了该 DataFrame 中每一列的最小值。

指定轴求最小值

在有些情况下，我们可能需要在指定的轴上求最小值。例如，我们可以对 DataFrame 的行或列进行操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

min_values_axis0 = df.min(axis=0)
print("按列求最小值：")
print(min_values_axis0)

min_values_axis1 = df.min(axis=1)
print("按行求最小值：")
print(min_values_axis1)

运行结果为：

按列求最小值：
A     1
B    10
dtype: int64
按行求最小值：
0     1
1    10
2     3
3     4
4     5
dtype: int64

在上面的示例中，我们使用 axis 参数来指定求最小值的轴，axis=0 表示按列进行操作，axis=1 表示按行进行操作。

指定列求最小值

除了对整个 DataFrame 求最小值外，我们还可以对指定的列进行求最小值的操作。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)

min_values_A = df['A'].min()
print("列 A 的最小值：", min_values_A)

min_values_B = df['B'].min()
print("列 B 的最小值：", min_values_B)

运行结果为：

列 A 的最小值： 1
列 B 的最小值： 10

在上面的示例中，我们使用列标签来指定对某一列进行求最小值的操作。

总结

通过本文的介绍，我们了解了如何使用 pandas 中的 min() 函数来求最小值。无论是对 Series 还是对 DataFrame，我们都可以轻松地找到最小值。同时，我们还可以根据需要在指定的轴或列上进行求最小值的操作。

pandas 求最小值