Método DataFrame.idxmin de Pandas

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💡 Este tutorial está traducido por IA desde la versión en inglés. Para ver la versión original, puedes hacer clic aquí

Introducción

En este laboratorio, exploraremos y entenderemos el método DataFrame.idxmin() de pandas en Python. Este método se utiliza para recuperar el índice de la primera aparición del valor mínimo a lo largo de un eje especificado. Excluye cualquier valor nulo o faltante. El método devuelve una serie que contiene los índices de los mínimos a lo largo del eje especificado.

Consejos sobre la VM

Una vez finalizada la inicialización de la VM, haga clic en la esquina superior izquierda para cambiar a la pestaña Cuaderno y acceder a Jupyter Notebook para practicar.

A veces, es posible que tenga que esperar unos segundos a que Jupyter Notebook termine de cargarse. La validación de las operaciones no se puede automatizar debido a las limitaciones de Jupyter Notebook.

Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje su retroalimentación después de la sesión y resolveremos rápidamente el problema para usted.


Skills Graph

%%%%{init: {'theme':'neutral'}}%%%% flowchart RL pandas(("Pandas")) -.-> pandas/ReadingDataGroup(["Reading Data"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataSelectionGroup(["Data Selection"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataCleaningGroup(["Data Cleaning"]) python(("Python")) -.-> python/ModulesandPackagesGroup(["Modules and Packages"]) pandas(("Pandas")) -.-> pandas/DataAnalysisGroup(["Data Analysis"]) python(("Python")) -.-> python/PythonStandardLibraryGroup(["Python Standard Library"]) python(("Python")) -.-> python/DataScienceandMachineLearningGroup(["Data Science and Machine Learning"]) 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{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} pandas/select_columns -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} pandas/select_rows -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} pandas/handle_missing_values -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} python/using_packages -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} pandas/basic_statistics -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} python/data_collections -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} python/data_analysis -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} python/data_visualization -.-> lab-68635{{"Método DataFrame.idxmin de Pandas"}} end

Crear un DataFrame

Primero, necesitamos crear un DataFrame con el que trabajar. En este paso, importamos la biblioteca pandas y creamos un DataFrame con dos columnas: 'Marks_1' y 'Marks_2'. El DataFrame tiene tres filas, cada una representando una asignatura (Kannada, Inglés, Ciencias) y las respectivas notas.

import pandas as pd

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

## Print DataFrame
print("---- El DataFrame es ----")
print(df)

Encontrar el índice del valor mínimo sobre el eje de filas

En este paso, usamos el método DataFrame.idxmin() para encontrar el índice del valor mínimo sobre el eje de filas. Aplicamos el método al DataFrame y mostramos el resultado.

## Find index of minimum value over row axis
print("---- Índice del valor mínimo sobre el eje de filas ----")
print(df.idxmin())

Encontrar el índice del valor mínimo sobre el eje de columnas

En este paso, usamos el método DataFrame.idxmin() para encontrar el índice del valor mínimo sobre el eje de columnas. Aplicamos el método al DataFrame especificando axis="columns" y mostramos el resultado.

## Find index of minimum value over column axis
print("---- Índice del valor mínimo sobre el eje de columnas ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))

Manejar valores nulos

En este paso, creamos un DataFrame con valores nulos y aplicamos el método DataFrame.idxmin(). Queremos ver cómo el método maneja los valores nulos. Mostramos la serie resultante.

## Create DataFrame with null values
df = pd.DataFrame({'Marks_1': [85, None, 45], 'Marks_2': [None, 46, None]}, index=['Kannada', 'English', 'Science'])

## Print DataFrame
print("---- El DataFrame es ----")
print(df)

## Find index of minimum value over column axis
print("---- Índice del valor mínimo sobre el eje de columnas ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))

Resumen

En este laboratorio, exploramos el método DataFrame.idxmin() de pandas de Python. Aprendimos cómo encontrar el índice de la primera aparición del valor mínimo a lo largo de un eje especificado. También vimos cómo el método maneja los valores nulos. El método DataFrame.idxmin() es una herramienta útil para recuperar los índices de los mínimos en un DataFrame.