Método min() em Pandas DataFrame | Tutorial de Programação

Introdução

Neste laboratório, aprenderemos sobre o método min() em DataFrames do Pandas. Este método nos ajuda a encontrar o valor ou valores mínimos em um DataFrame sobre um eixo especificado. Exploraremos diferentes exemplos para entender como usar este método de forma eficaz.

Dicas para a VM

Após a inicialização da VM, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba Notebook e acessar o Jupyter Notebook para praticar.

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Se você enfrentar problemas durante o aprendizado, sinta-se à vontade para perguntar ao Labby. Forneça feedback após a sessão, e resolveremos o problema prontamente para você.

Criar um DataFrame

Vamos começar criando um DataFrame usando a biblioteca Pandas. Usaremos a função pd.DataFrame() para criar um objeto DataFrame. Aqui está um exemplo:

import pandas as pd

data = {'A': [10, 20, 30],
        'B': [40, 50, 60],
        'C': [70, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Agora, vamos executar este código para criar e exibir nosso DataFrame.

Encontrar os Valores Mínimos

Agora que temos nosso DataFrame, vamos usar o método min() para encontrar os valores mínimos. Podemos especificar o eixo como 0 ou 1. Quando axis=0, o método encontrará os valores mínimos para cada coluna. Quando axis=1, o método encontrará os valores mínimos para cada linha.

## Find the minimum values for each column
min_values_column = df.min(axis=0)
print("Minimum values for each column:")
print(min_values_column)

## Find the minimum values for each row
min_values_row = df.min(axis=1)
print("\nMinimum values for each row:")
print(min_values_row)

Vamos executar este código para encontrar os valores mínimos e exibir os resultados.

Tratamento de Valores Nulos

O método min() também oferece uma opção para lidar com valores nulos. Por padrão, ele exclui valores nulos ao calcular o mínimo. No entanto, podemos incluir valores nulos definindo o parâmetro skipna como False.

## Create a DataFrame with null values
data = {'A': [10, None, 30],
        'B': [40, 50, None],
        'C': [70, 80, 90]}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

## Find the minimum values including null values
min_values = df.min(axis=0, skipna=False)
print("\nMinimum values including null values:")
print(min_values)

Vamos executar este código para criar um DataFrame com valores nulos e encontrar os valores mínimos.

Resumo

Neste laboratório, aprendemos como usar o método min() em DataFrames do Pandas. Podemos encontrar os valores mínimos para cada coluna ou cada linha, especificando o eixo apropriado. Também aprendemos como lidar com valores nulos ao encontrar o mínimo. Este método é útil para analisar e entender os valores mínimos em nossos dados.

Método min() em DataFrame Pandas