Метод min
Метод min применяется к Series и возвращает минимальное значение среди всех элементов. Метод автоматически игнорирует пропущенные значения (NaN) по умолчанию, что удобно при работе с неполными данными. Результат возвращается в виде скалярного значения того же типа, что и элементы серии.
Синтаксис
ser.min([axis, skipna, level, numeric_only])
Пример
Давайте найдём минимальное значение в числовой серии:
import pandas as pd
ser = pd.Series([5, 10, 3, 8, 2])
res = ser.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
2
Пример
Если в серии есть пропущенные значения, метод min игнорирует их по умолчанию:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([5, np.nan, 3, 8, np.nan, 2])
res = ser.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
2.0
Пример
Для строковой серии метод min возвращает строку с минимальным лексикографическим значением:
import pandas as pd
ser = pd.Series(['apple', 'banana', 'cherry', 'date'])
res = ser.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
"apple"
Пример
Рассмотрим работу параметра skipna. Если установить его в False, метод не будет игнорировать пропущенные значения и вернёт NaN:
import pandas as pd
import numpy as np
ser = pd.Series([5, np.nan, 3, 8, np.nan, 2])
res = ser.min(skipna=False)
print(res)
Результат выполнения кода:
nan
Пример
Метод min корректно работает с серией, содержащей только одно значение:
import pandas as pd
ser = pd.Series([42])
res = ser.min()
print(res)
Результат выполнения кода:
42
