PythonでSeriesオブジェクトの最小値を取得する

pandas.Series.min は、Pandas Seriesオブジェクトの最小値を取得するための関数です。

使い方

import pandas as pd

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 最小値を取得
min_value = s.min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

オプション

• axis オプションで、軸方向を指定できます。デフォルトは0（列方向）です。
• skipna オプションで、欠損値（NaN）を無視するかどうかの設定ができます。デフォルトはTrue（無視する）です。
• numeric_only オプションで、数値データのみを対象にするかどうかの設定ができます。デフォルトはFalse（数値データ以外も対象にする）です。

例

• 列方向の最大値を取得

s = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

min_value = s.min(axis=1)

print(min_value)

• 欠損値を含めて最小値を取得

s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

min_value = s.min(skipna=False)

print(min_value)

• 数値データのみの最小値を取得

s = pd.Series(['a', 1, 2, 'b', 3])

min_value = s.min(numeric_only=True)

print(min_value)

補足

• pandas.Series.max は、最大値を取得する関数です。
• idxmin は、最小値のインデックスを取得する関数です。

pandas.Series.min に関するサンプルコード

import pandas as pd

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 最小値を取得
min_value = s.min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

DataFrameオブジェクトの列方向の最小値を取得

# DataFrameオブジェクトを作成
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 列方向の最小値を取得
min_value = df.min(axis=1)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

0    1
1    4
2    5

欠損値を含めて最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 欠損値を含めて最小値を取得
min_value = s.min(skipna=False)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

nan

数値データのみの最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series(['a', 1, 2, 'b', 3])

# 数値データのみの最小値を取得
min_value = s.min(numeric_only=True)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

特定の条件に合致するデータの最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 条件に合致するデータの最小値を取得
min_value = s[s % 2 == 0].min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

2

比較演算子と組み合わせて最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 比較演算子と組み合わせて最小値を取得
min_value = s[s < 3].min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

n番目の最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# n番目の最小値を取得
min_value = s.nsmallest(2)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

0    1
1    2

カテゴリカルデータの最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a', 'b'])

# カテゴリカルデータの最小値を取得
min_value = s.min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

a

datetime型データの最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series(pd.to_datetime(['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01']))

# datetime型データの最小値を取得
min_value = s.min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

2023-01-01 00:00:00

時系列データの最小値を取得

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series(pd.read_csv('sample.csv', index_col='Date'))

# 時系列データの最小値を取得
min_value = s.min()

# 結果を出力
print(min_value)

出力

2023-01-01 00:00:00 100

pandas.Series.min は、様々なデータ型や条件に合致するデータの最小値を取得できる便利な関数です。

pandas.Series.min 以外の方法

比較演算子と min 関数

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 最小値を取得
min_value = min(s[s < 3])

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

numpy.min 関数

import numpy as np

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 最小値を取得
min_value = np.min(s)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

独自の関数

def min_value(s):
  """
  Seriesオブジェクトの最小値を取得する関数

  Args:
    s: Seriesオブジェクト

  Returns:
    最小値
  """

  min_value = None
  for value in s:
    if min_value is None or value < min_value:
      min_value = value

  return min_value

# Seriesオブジェクトを作成
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])

# 最小値を取得
min_value = min_value(s)

# 結果を出力
print(min_value)

出力

1

これらの方法は、pandas.Series.min 関数よりも柔軟性がありますが、処理速度が遅くなる場合もあります。

pandas.Series.min 以外にも、Seriesオブジェクトの最小値を取得する方法はいくつかあります。それぞれの方法のメリットとデメリットを理解して、状況に応じて使い分けることが重要です。