pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.idxmin

DataFrameGroupBy.idxmin(axis=_NoDefault.no_default, skipna=True, numeric_only=False)

返回请求轴上最小值第一个出现的索引。

NA/null 值将被排除。

Parameters:

axis{{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}}, 默认为 None

要使用的轴。0 或 ‘index’ 表示按行，1 或 ‘columns’ 表示按列。如果未提供 axis，则使用 grouper 的 axis。

在 2.0.0 版本发生变更.

自 2.1.0 版本弃用: 对于 axis=1，在底层对象上操作。否则 axis 关键字不是必需的。

<strong>skipna</strong>bool, default True

排除 NA/null 值。如果整行/整列都是 NA，则结果为 NA。

numeric_onlybool，默认 False

仅包含 float, int 或 boolean 数据。

在 1.5.0 版本加入.

Returns:

Series

沿指定轴的最小值的索引。

Raises:

ValueError

• 如果行/列为空

参见

Series.idxmin

返回最小元素的索引。

Notes

此方法是 ndarray.argmin 的 DataFrame 版本。

Examples

考虑一个包含阿根廷食品消费量的包含。

>>> df = pd.DataFrame({'consumption': [10.51, 103.11, 55.48],
...                    'co2_emissions': [37.2, 19.66, 1712]},
...                   index=['Pork', 'Wheat Products', 'Beef'])

>>> df
                consumption  co2_emissions
Pork                  10.51         37.20
Wheat Products       103.11         19.66
Beef                  55.48       1712.00

默认情况下，它返回每列最小值的索引。

>>> df.idxmin()
consumption                Pork
co2_emissions    Wheat Products
dtype: object

要返回每行最小值的索引，请使用 axis="columns"。

>>> df.idxmin(axis="columns")
Pork                consumption
Wheat Products    co2_emissions
Beef                consumption
dtype: object