Introduction
La méthode argmin() dans la bibliothèque Pandas est utilisée pour trouver la position de la plus petite valeur dans une Séries. Elle renvoie l'index de la première occurrence de la plus petite valeur.
Conseils sur la machine virtuelle
Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet d'adresses pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.
Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limites de Jupyter Notebook.
Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous résoudrons rapidement le problème pour vous.
Créer une Séries
Tout d'abord, créons une Séries avec laquelle travailler. Nous allons créer deux Séries, s1 et s2, avec des valeurs différentes.
import pandas as pd
s1 = pd.Series([45, 10, 78, 22])
s2 = pd.Series([45, 14, 11, 11])
Trouver la position de la plus petite valeur
Maintenant, trouvons la position de la plus petite valeur dans chaque Séries en utilisant la méthode argmin().
position_s1 = s1.argmin()
position_s2 = s2.argmin()
Afficher les résultats
Enfin, affichons les positions des plus petites valeurs dans la Séries.
print("Dans la Séries s1, la valeur minimale se trouve à la position :", position_s1)
print("Dans la Séries s2, la valeur minimale se trouve à la position :", position_s2)
Résumé
Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode argmin() dans Pandas pour trouver la position de la plus petite valeur dans une Séries. En suivant les étapes fournies, vous pouvez facilement appliquer cette méthode dans votre propre code. N'oubliez pas d'importer les bibliothèques nécessaires et de créer la Séries avec laquelle travailler. Ensuite, utilisez la méthode argmin() pour trouver la position de la plus petite valeur et, finalement, affichez les résultats. Cette méthode peut être utile lors de l'analyse de données et de la recherche de valeurs spécifiques dans une Séries.