Python Pandas系列：min()

Python Pandas是一个功能强大的数据分析工具。其中，min()是一个非常有用的函数，用来返回最小值。

语法

DataFrame.min(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
Series.min(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, **kwargs)

参数

• axis：默认值为0，表示按列计算；1表示行计算
• skipna：默认值为True，表示忽略缺失值；False表示计算缺失值
• level：默认值为None，表示不考虑层次；如果数据有多层索引，则可以指定一层或多层索引
• numeric_only：默认值为None，表示对所有数据类型进行计算；如果指定为False，则仅考虑数据类型为数值类型的列或行

示例

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({
    'A': [1, 3, 5],
    'B': [2, 4, 6]
})

# 计算每列的最小值
print(data.min())
# 输出：
# A    1
# B    2
# dtype: int64

# 计算每行的最小值
print(data.min(axis=1))
# 输出：
# 0    1
# 1    3
# 2    5
# dtype: int64

应用场景

• 数据清洗：可以用来查找数据中的异常值，例如年龄出现负数的情况
• 数据分析：可以用来计算每列或每行的最小值，帮助我们了解数据的范围和分布
• 数据可视化：可以用来绘制箱线图，以显示数据的最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数和最大值