Метод min() в DataFrame библиотеки Pandas

Введение

В этом практическом занятии мы узнаем о методе min() в DataFrame библиотеки Pandas. Этот метод позволяет найти минимальное значение или значения в DataFrame по указанной оси. Мы рассмотрим различные примеры, чтобы понять, как эффективно использовать этот метод.

Советы по работе с ВМ

После запуска виртуальной машины нажмите в левом верхнем углу, чтобы переключиться на вкладку Notebook и получить доступ к Jupyter Notebook для практики.

Иногда вам может потребоваться подождать несколько секунд, пока Jupyter Notebook не загрузится полностью. Проверка операций не может быть автоматизирована из-за ограничений Jupyter Notebook.

Если вы столкнетесь с проблемами во время обучения, не стесняйтесь обращаться к Labby. Оставьте отзыв после занятия, и мы оперативно решим проблему для вас.

Создание DataFrame

Начнем с создания DataFrame с использованием библиотеки Pandas. Мы будем использовать функцию pd.DataFrame() для создания объекта DataFrame. Вот пример:

import pandas as pd

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

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

Теперь выполним этот код, чтобы создать и отобразить наш DataFrame.

Найти минимальные значения

Теперь, когда у нас есть DataFrame, используем метод min(), чтобы найти минимальные значения. Мы можем указать ось как 0, так и 1. Когда axis=0, метод найдет минимальные значения для каждого столбца. Когда axis=1, метод найдет минимальные значения для каждой строки.

## Найти минимальные значения для каждого столбца
min_values_column = df.min(axis=0)
print("Минимальные значения для каждого столбца:")
print(min_values_column)

## Найти минимальные значения для каждой строки
min_values_row = df.min(axis=1)
print("\nМинимальные значения для каждой строки:")
print(min_values_row)

Выполним этот код, чтобы найти минимальные значения и отобразить результаты.

Обработка пустых значений

Метод min() также предоставляет возможность обрабатывать пустые значения. По умолчанию он исключает пустые значения при вычислении минимума. Однако мы можем включить пустые значения, установив параметр skipna в False.

## Создать DataFrame с пустыми значениями
data = {'A': [10, None, 30],
        'B': [40, 50, None],
        'C': [70, 80, 90]}

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

## Найти минимальные значения, включая пустые значения
min_values = df.min(axis=0, skipna=False)
print("\nМинимальные значения, включая пустые значения:")
print(min_values)

Выполним этот код, чтобы создать DataFrame с пустыми значениями и найти минимальные значения.

Резюме

В этом практическом занятии мы узнали, как использовать метод min() в DataFrame библиотеки Pandas. Мы можем найти минимальные значения для каждого столбца или каждой строки, указав соответствующую ось. Мы также узнали, как обрабатывать пустые значения при нахождении минимума. Этот метод полезен при анализе и понимании минимальных значений в наших данных.