pandas.core.groupby.SeriesGroupBy.idxmin#

SeriesGroupBy.idxmin(axis=, skipna=True)[источник]#

Возвращает метку строки минимального значения.

Если несколько значений равны минимальному, возвращается первая метка строки с этим значением.

Параметры:

ось{0 или ‘index’}: Не используется. Параметр необходим для совместимости с DataFrame.
skipnabool, по умолчанию True: Исключить значения NA/null. Если вся Series состоит из NA, результат будет NA.
*args, **kwargs: Дополнительные аргументы и ключевые слова не имеют эффекта, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.

Возвращает:

Index: Метка минимального значения.

Вызывает:

ValueError: Если Series пуст.

Смотрите также

numpy.argmin: Возвращает индексы минимальных значений вдоль заданной оси.
DataFrame.idxmin: Возвращает индекс первого вхождения минимума по запрошенной оси.
Series.idxmax: Возвращает индекс метка первого вхождения максимума значений.

Примечания

Этот метод является версией для Series ndarray.argmin. Этот метод возвращает метку минимума, в то время как ndarray.argmin возвращает позицию. Чтобы получить позицию, используйте series.values.argmin().

Примеры

>>> s = pd.Series(data=[1, None, 4, 1],
...               index=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> s
A    1.0
B    NaN
C    4.0
D    1.0
dtype: float64

>>> s.idxmin()
'A'

Если skipna равно False и в данных есть значение NA, функция возвращает nan.

>>> s.idxmin(skipna=False)
nan