Python | Marco de datos de pandas.idxmin()

Python es un excelente lenguaje para realizar análisis de datos, principalmente debido al fantástico ecosistema de paquetes de Python centrados en datos. Pandas es uno de esos paquetes y facilita mucho la importación y el análisis de datos.

La función Pandas dataframe.idxmin()devuelve el índice de la primera aparición del mínimo sobre el eje solicitado. Al encontrar el índice del valor mínimo en cualquier índice, se excluyen todos los valores NA/nulos.

Sintaxis: DataFrame.idxmin(axis=0, skipna=True)

Parámetros:
eje: 0 o ‘índice’ para filas, 1 o ‘columnas’ para columnas
skipna: Excluir NA/valores nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será NA

Devoluciones : idxmin : Serie

Ejemplo n.º 1: use idxmin()función a función para encontrar el índice del valor mínimo a lo largo del eje del índice.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, 6],
                   "B":[11, 2, 5, 8],
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Print the dataframe
df

Ahora aplique la idxmin()función a lo largo del eje de índice.

# applying idxmin() function.
df.idxmin(axis = 0)

Producción :

Si observamos los valores en el marco de datos, podemos verificar el resultado devuelto por la función. La función devolvió un objeto de la serie pandas que contenía el índice de valor mínimo en cada columna.

 
Ejemplo #2: Use idxmin()la función para encontrar el índice del valor mínimo a lo largo del eje de la columna. El marco de datos contiene NAvalores.

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[4, 5, 2, None], 
                   "B":[11, 2, None, 8], 
                   "C":[1, 8, 66, 4]})
  
# Skipna = True will skip all the Na values
# find minimum along column axis
df.idxmin(axis = 1, skipna = True)

Producción :