pyspark.pandas.Series.idxmin¶
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係列。idxmin( skipna:bool=真正的 )→聯盟(元組,任何] ¶ -
返回的行標簽的最小值。
如果多個值等於最小值,返回第一行標簽和值。
- 參數
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- skipna bool,默認的真
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排除NA / null值。如果整個係列NA,結果將是NA。
- 返回
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- 指數
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最小值的標簽。
- 提出了
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- ValueError
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如果係列是空的。
另請參閱
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Series.idxmax -
回報指數標簽第一次出現的最大的價值。
筆記
該方法的係列版本
ndarray.argmin。該方法返回最低的標簽,而ndarray.argmin返回的位置。位置,使用series.values.argmin ()。例子
> > >年代=ps。係列(數據=(1,沒有一個,4,0),…指數=(“一個”,“B”,“C”,' D '])> > >年代1.0B南C 4.0D 0.0dtype: float64
> > >年代。idxmin()' D '
如果skipna是錯誤的和有一個NA值數據,函數返回
南。> > >年代。idxmin(skipna=假)南
在多索引的情況下,你會得到一個元組:
> > >指數=pd。MultiIndex。from_arrays([…(“一個”,“一個”,“b”,“b”),(“c”,' d ',“e”,“f”]],的名字=(“第一”,“第二”))> > >年代=ps。係列(數據=(1,沒有一個,4,0),指數=指數)> > >年代第一第二一個c 1.0維南b e 4.0f 0.0dtype: float64
> > >年代。idxmin()(' b ', ' f ')
如果多個值等於最小值,返回第一行標簽和值。
> > >年代=ps。係列([1,One hundred.,1,One hundred.,1,One hundred.),指數=(10,3,5,2,1,8])> > >年代10 13 1005個12 100年1100年8dtype: int64
> > >年代。idxmin()10