이 랩에서는 Python pandas 의 DataFrame.idxmin() 메서드를 살펴보고 이해해 보겠습니다. 이 메서드는 지정된 축을 따라 최소값의 첫 번째 발생 인덱스를 검색하는 데 사용됩니다. Null 또는 누락된 값은 제외합니다. 이 메서드는 지정된 축을 따라 최소값의 인덱스를 포함하는 시리즈를 반환합니다.
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먼저, 작업할 DataFrame 을 생성해야 합니다. 이 단계에서는 pandas 라이브러리를 가져오고 'Marks_1'과 'Marks_2' 두 개의 열이 있는 DataFrame 을 생성합니다. DataFrame 은 세 개의 행을 가지며, 각 행은 과목 (Kannada, English, Science) 과 해당 점수를 나타냅니다.
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("---- The DataFrame is ----")
print(df)이 단계에서는 DataFrame.idxmin() 메서드를 사용하여 행 축을 따라 최소값의 인덱스를 찾습니다. DataFrame 에 메서드를 적용하고 결과를 출력합니다.
## Find index of minimum value over row axis
print("---- Index of the minimum value over the row axis ----")
print(df.idxmin())이 단계에서는 DataFrame.idxmin() 메서드를 사용하여 열 축을 따라 최소값의 인덱스를 찾습니다. axis="columns"를 지정하여 DataFrame 에 메서드를 적용하고 결과를 출력합니다.
## Find index of minimum value over column axis
print("---- Index of the minimum value over the column axis ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))이 단계에서는 null 값을 가진 DataFrame 을 생성하고 DataFrame.idxmin() 메서드를 적용합니다. 메서드가 null 값을 어떻게 처리하는지 확인하고자 합니다. 결과 시리즈를 출력합니다.
## 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("---- The DataFrame is ----")
print(df)
## Find index of minimum value over column axis
print("---- Index of the minimum value over the column axis ----")
print(df.idxmin(axis="columns"))이 랩에서는 Python pandas 의 DataFrame.idxmin() 메서드를 살펴보았습니다. 지정된 축을 따라 최소값의 첫 번째 발생 인덱스를 찾는 방법을 배웠습니다. 또한 메서드가 null 값을 어떻게 처리하는지도 확인했습니다. DataFrame.idxmin() 메서드는 DataFrame 에서 최소값의 인덱스를 검색하는 데 유용한 도구입니다.