【Pandas】pandas Series argmin

Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法形貌Series.argsort([axis, kind, order, stable])用于返回 Series 中元素排序后的索引位置的方法Series.argmin([axis, skipna])用于返回 Series 中最小值索引位置的方法 pandas.Series.argmin

pandas.Series.argmin 是 Pandas 库中用于返回 Series 中最小值索引位置的方法。它会扫描整个 Series 并返回最小值对应的索引。
参数阐明

• axis：{0 或 ‘index’}
  默认为 0，表示沿索引方向操纵。对于 Series 来说，这个参数通常不需要设置。
  
• skipna：布尔值，默认为 True
  如果为 True，则忽略缺失值（NaN）。如果为 False，而且 Series 中存在缺失值，则返回 NaN。
  

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示例及结果

示例 1：基本用法

1. import pandas as pd
3. # 创建一个示例 Series
4. s = pd.Series([10, 20, 30, 40, 50])
5. print("原始 Series:")
6. print(s)
8. # 使用 argmin 方法获取最小值的索引位置
9. min_index = s.argmin()
10. print("\n最小值的索引位置 (使用 argmin):")
11. print(min_index)

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输出结果：

1. 始 Series:
2. 0    10
3. 1    20
4. 2    30
5. 3    40
6. 4    50
7. dtype: int64
9. 最小值的索引位置 (使用 argmin):
10. 0

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在这个例子中，argmin 返回了最小值 10 对应的索引位置 0。

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示例 2：包含重复值的 Series

1. # 创建一个包含重复值的 Series
2. s_with_duplicates = pd.Series([10, 30, 20, 30, 10])
3. print("原始 Series:")
4. print(s_with_duplicates)
6. # 使用 argmin 方法获取最小值的索引位置
7. min_index_duplicates = s_with_duplicates.argmin()
8. print("\n最小值的索引位置 (使用 argmin):")
9. print(min_index_duplicates)

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输出结果：

1. 原始 Series:
2. 0    10
3. 1    30
4. 2    20
5. 3    30
6. 4    10
7. dtype: int64
9. 最小值的索引位置 (使用 argmin):
10. 0

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在这个例子中，argmin 返回了第一个最小值 10 的索引位置 0。

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示例 3：处置惩罚缺失值

1. # 创建一个包含缺失值的 Series
2. s_na = pd.Series([10, np.nan, 20, 30, np.nan])
3. print("原始 Series:")
4. print(s_na)
6. # 使用 argmin 方法并忽略缺失值
7. min_index_skipna = s_na.argmin(skipna=True)
8. print("\n最小值的索引位置 (使用 argmin 并忽略缺失值):")
9. print(min_index_skipna)
11. # 使用 argmin 方法不忽略缺失值
12. min_index_no_skipna = s_na.argmin(skipna=False)
13. print("\n最小值的索引位置 (使用 argmin 不忽略缺失值):")
14. print(min_index_no_skipna)

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输出结果：

1. 原始 Series:
2. 0    10.0
3. 1     NaN
4. 2    20.0
5. 3    30.0
6. 4     NaN
7. dtype: float64
9. 最小值的索引位置 (使用 argmin 并忽略缺失值):
10. 0
12. 最小值的索引位置 (使用 argmin 不忽略缺失值):
13. -1

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在这个例子中，当 skipna=True 时，argmin 忽略了缺失值并返回了最小值 10 的索引位置 0；当 skipna=False 时，由于存在缺失值，返回了 -1。

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总结

argmin 方法用于返回 Series 中最小值的索引位置，支持忽略或保留缺失值的选项。在数据预处置惩罚和分析中，该方法可以帮助用户快速定位最小值的位置。

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