pandas 0.23 - Series.argmin()

pandas.Series.argmin




pandas

pandas.Series.argmin

Series.argmin(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs) [source]
संस्करण 0.21.0 के बाद से पदावनत:
'argmin' पदावनत है, इसके बजाय 'idxmin' का उपयोग करें। 'अर्गमिन' का व्यवहार
भविष्य में न्यूनतम स्थिति को वापस करने के लिए सही किया जाएगा। न्यूनतम की स्थिति प्राप्त करने के लिए 'series.values.argmin' का उपयोग करें।

न्यूनतम मूल्य की पंक्ति लेबल लौटाएं।

यदि कई मान न्यूनतम के बराबर हैं, तो उस मान के साथ पहली पंक्ति लेबल वापस आ जाती है।

पैरामीटर:

स्किपना : बूलियन, डिफॉल्ट ट्रू

NA / शून्य मानों को छोड़ दें। यदि पूरी श्रृंखला एनए है, तो परिणाम एनए होगा।

अक्ष : int, डिफ़ॉल्ट ०

DataFrame.idxmin के साथ संगतता के लिए। श्रृंखला पर आवेदन के लिए निरर्थक।

* आर्ग्स, ** क्वार्ग्स

अतिरिक्त कीवर्स का कोई प्रभाव नहीं होता है, लेकिन NumPy के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।

यह दिखाता है:
idxmin : Index of minimum of values.
जन्म देती है:

ValueError

यदि श्रृंखला खाली है।

यह भी देखें

numpy.argmin
दिए गए अक्ष के साथ न्यूनतम मूल्यों के सूचकांकों को लौटाएं।
DataFrame.idxmin
अनुरोधित अक्ष पर न्यूनतम होने की पहली घटना का रिटर्न इंडेक्स।
Series.idxmax
मूल्यों की अधिकतम की पहली घटना का रिटर्न इंडेक्स लेबल

टिप्पणियाँ

यह विधि ndarray.argmin का श्रृंखला संस्करण है। यह विधि न्यूनतम का लेबल लौटाती है, जबकि ndarray.argmin स्थिति लौटाता है। स्थिति प्राप्त करने के लिए, series.values.argmin() उपयोग करें।

उदाहरण

>>> 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'

यदि skipna गलत है और डेटा में NA मान है, तो फ़ंक्शन nan लौटाता है।

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