Pandas DataFrame Idxmin Methode

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Einführung

In diesem Lab werden wir die DataFrame.idxmin()-Methode in Python pandas erkunden und verstehen. Diese Methode wird verwendet, um den Index des ersten Auftretens des Minimums entlang einer angegebenen Achse abzurufen. Null- oder fehlende Werte werden dabei ausgeschlossen. Die Methode gibt eine Series zurück, die die Indizes der Minima entlang der angegebenen Achse enthält.

VM-Tipps

Nachdem die VM gestartet ist, klicken Sie in der oberen linken Ecke, um zur Registerkarte Notebook zu wechseln und Jupyter Notebook für die Übung zu nutzen.

Manchmal müssen Sie einige Sekunden warten, bis Jupyter Notebook vollständig geladen ist. Die Validierung von Vorgängen kann aufgrund der Einschränkungen in Jupyter Notebook nicht automatisiert werden.

Wenn Sie bei der Lernphase Probleme haben, können Sie Labby gerne fragen. Geben Sie nach der Sitzung Feedback, und wir werden das Problem für Sie prompt beheben.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) pandas/ReadingDataGroup -.-> pandas/read_csv("Read CSV") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_columns("Select Columns") pandas/DataSelectionGroup -.-> pandas/select_rows("Select Rows") pandas/DataCleaningGroup -.-> pandas/handle_missing_values("Handling Missing Values") python/ModulesandPackagesGroup -.-> python/using_packages("Using Packages") pandas/DataAnalysisGroup -.-> pandas/basic_statistics("Basic Statistics") python/PythonStandardLibraryGroup -.-> python/data_collections("Data Collections") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_analysis("Data Analysis") python/DataScienceandMachineLearningGroup -.-> python/data_visualization("Data Visualization") subgraph Lab Skills pandas/read_csv -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} pandas/select_columns -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} pandas/select_rows -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} python/using_packages -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} python/data_collections -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} python/data_analysis -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} python/data_visualization -.-> lab-68635{{"Pandas DataFrame Idxmin Methode"}} end

Ein DataFrame erstellen

Zunächst müssen wir ein DataFrame erstellen, mit dem wir arbeiten können. In diesem Schritt importieren wir die pandas-Bibliothek und erstellen ein DataFrame mit zwei Spalten: 'Marks_1' und 'Marks_2'. Das DataFrame hat drei Zeilen, wobei jede Zeile ein Fach (Kannada, Englisch, Wissenschaft) und die jeweiligen Noten repräsentiert.

import pandas as pd

## DataFrame erstellen
df = pd.DataFrame({'Marks_1': [85, 90, 45], 'Marks_2': [85, 96, 100]}, index=['Kannada', 'English', 'Science'])

## DataFrame ausgeben
print("---- Das DataFrame ist ----")
print(df)

Index des Minimumwerts entlang der Zeilenachse finden

In diesem Schritt verwenden wir die DataFrame.idxmin()-Methode, um den Index des Minimumwerts entlang der Zeilenachse zu finden. Wir wenden die Methode auf das DataFrame an und geben das Ergebnis aus.

## Index des Minimumwerts entlang der Zeilenachse finden
print("---- Index des Minimumwerts entlang der Zeilenachse ----")
print(df.idxmin())

Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse finden

In diesem Schritt verwenden wir die DataFrame.idxmin()-Methode, um den Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse zu finden. Wir wenden die Methode auf das DataFrame an, wobei wir axis="columns" angeben, und geben das Ergebnis aus.

## Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse finden
print("---- Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))

Null-Werte behandeln

In diesem Schritt erstellen wir ein DataFrame mit Null-Werten und wenden die DataFrame.idxmin()-Methode an. Wir möchten sehen, wie die Methode Null-Werte behandelt. Wir geben die resultierende Series aus.

## DataFrame mit Null-Werten erstellen
df = pd.DataFrame({'Marks_1': [85, None, 45], 'Marks_2': [None, 46, None]}, index=['Kannada', 'English', 'Science'])

## DataFrame ausgeben
print("---- Das DataFrame ist ----")
print(df)

## Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse finden
print("---- Index des Minimumwerts entlang der Spaltenachse ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))

Zusammenfassung

In diesem Lab haben wir die Python pandas DataFrame.idxmin()-Methode untersucht. Wir haben gelernt, wie man den Index des ersten Vorkommens des Minimumwerts entlang einer angegebenen Achse findet. Wir haben auch gesehen, wie die Methode Null-Werte behandelt. Die DataFrame.idxmin()-Methode ist ein nützliches Werkzeug, um die Indizes von Minima in einem DataFrame abzurufen.