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Pandas2.2 Series

Computations descriptive stats

方法	描述
Series.align(other[, join, axis, level, …])	用于将两个 Series 对齐，使其具有相同的索引
Series.case_when(caselist)	用于根据条件列表对 Series 中的元素进行条件判断并返回相应的值
Series.drop([labels, axis, index, columns, …])	用于从 Series 中删除指定的行或列（对于 Series 来说，通常是删除行）
Series.droplevel(level[, axis])	用于从多层索引（MultiIndex）的 Series 中删除指定的索引层级
Series.drop_duplicates(*[, keep, inplace, …])	用于从 Series 中删除重复的值
Series.duplicated([keep])	用于检测 Series 中的重复值
Series.equals(other)	用于比较两个 Series 对象是否完全相等的方法
Series.first(offset)	用于根据日期偏移量（offset）选择 Series 中时间序列数据的初始部分
Series.head([n])	用于返回 Series 的前 n 个元素
Series.idxmax([axis, skipna])	用于返回 Series 中最大值的索引
Series.idxmin([axis, skipna])	用于返回 Series 中最小值的索引

pandas.Series.idxmin

当然，pandas.Series.idxmin([axis, skipna]) 方法用于返回 Series 中最小值的索引。这个方法在数据处理和分析中非常有用，特别是在需要快速找到最小值位置时。

详细描述

pandas.Series.idxmin([axis, skipna]) 方法的参数：

• axis (可选): 指定轴，对于 Series 对象，这个参数通常不需要指定，因为 Series 只有一个轴。默认值为 0。
• skipna (可选): 布尔值，表示是否跳过 NaN 值。默认值为 True。

返回值

• 返回一个标量，表示最小值的索引。

示例代码

import pandas as pd
import numpy as np# 创建一个示例 Series
data = [10, 20, 30, 40, 50, np.nan, 60, 70, 80, 90]
index = pd.date_range('2023-01-01', periods=10, freq='D')
series = pd.Series(data, index=index)print("Original Series:")
print(series)# 使用 idxmin 方法获取最小值的索引（默认 skipna=True）
min_index = series.idxmin()
print("\nIndex of minimum value (skipna=True):", min_index)# 使用 idxmin 方法获取最小值的索引（skipna=False）
min_index_no_skipna = series.idxmin(skipna=False)
print("\nIndex of minimum value (skipna=False):", min_index_no_skipna)

结果输出

Original Series:
2023-01-01    10.0
2023-01-02    20.0
2023-01-03    30.0
2023-01-04    40.0
2023-01-05    50.0
2023-01-06     NaN
2023-01-07    60.0
2023-01-08    70.0
2023-01-09    80.0
2023-01-10    90.0
Freq: D, dtype: float64Index of minimum value (skipna=True): 2023-01-01 00:00:00Index of minimum value (skipna=False): NaT

解释

• series.idxmin() 默认跳过 NaN 值，返回最小值 10 的索引 2023-01-01。
• series.idxmin(skipna=False) 不跳过 NaN 值，由于存在 NaN 值，返回 nan。

注意事项

• 如果 Series 中有多个相同的最小值，idxmin 返回第一个出现的最小值的索引。
• 如果 Series 中所有值都是 NaN，idxmin(skipna=True) 返回 nan。

示例：多个相同的最小值

# 创建一个包含多个相同最小值的 Series
data = [10, 10, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90]
index = pd.date_range('2023-01-01', periods=9, freq='D')
series_multiple_min = pd.Series(data, index=index)print("\nSeries with multiple minimum values:")
print(series_multiple_min)# 使用 idxmin 方法获取最小值的索引
min_index_multiple = series_multiple_min.idxmin()
print("\nIndex of minimum value (multiple min values):", min_index_multiple)

结果输出

Series with multiple minimum values:
2023-01-01    10
2023-01-02    10
2023-01-03    30
2023-01-04    40
2023-01-05    50
2023-01-06    60
2023-01-07    70
2023-01-08    80
2023-01-09    90
Freq: D, dtype: int64Index of minimum value (multiple min values): 2023-01-01 00:00:00

解释

• series_multiple_min.idxmin() 返回第一个出现的最小值 10 的索引 2023-01-01。