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。
金融データ分析もこれで安心:pandas Milli.onOffset でミリ秒単位の価格変動を分析
pandas は Python で最も人気のあるデータ分析ライブラリの 1 つです。時系列データの処理においても非常に強力で、pandas. tseries モジュールには、日付や時刻の操作を簡単に行うための様々な機能が用意されています。その中でも pandas
BQuarterBegin.nanosを使いこなして、ナノ秒単位で四半期オフセットを調整
pandas. tseries. offsets. BQuarterBegin. nanos は、Pandas の "Data Offsets" 機能において、四半期の開始を表すオフセットを表します。これは、ビジネスデーの基準に基づいて四半期の開始日を特定し、さらにナノ秒単位の精度で調整することができます。
Pandas Data offsets と BQuarterBegin.freqstr を使用したデータ分析のトラブルシューティング
Data offsets は、日付や時間に対して一定の期間を加減するためのオブジェクトです。例えば、1 日後に移動したい場合は Day(1)、1 時間後に移動したい場合は Hour(1) といったオフセットを使用できます。Data offsets を使用することで、以下のメリットを得られます。
Pandas で年の初めをカスタマイズ: YearBegin.base とその他的方法
YearBegin は、年の初めにオフセットを適用する特殊なオフセットです。YearBegin. base は、このオフセットの基準となる日付を表します。デフォルトでは、YearBegin. base は 1月1日 に設定されています。YearBegin
Pandas Data Offsets でカスタムビジネス月の末日を扱う:詳細解説とサンプルコード
pandas. tseries. offsets. CustomBusinessMonthEnd は、Pandas の Data Offsets ライブラリで提供されるクラスであり、カスタムビジネス月の末日 を基準とした日付オフセットを定義します。このオフセットは、指定された月数だけ、平日のみ を進めることができます。
pandas.TimedeltaIndex.to_frame() で時間差データを分かりやすく分析
pandas. TimedeltaIndex. to_frame() は、pandas ライブラリの関数で、TimedeltaIndex オブジェクトを DataFrame オブジェクトに変換します。これは、時間差データを分析する際に非常に便利な機能です。
時系列データの救世主! Pandas Resampling pad メソッドで欠損値をスマートに補完
pandas. core. resample. Resampler. pad メソッドは、リサンプリング後のデータフレームの欠損値(NaN)を、既存の値で埋める処理を行います。これは、時間間隔の変更やデータ欠損のあるデータセットを扱う際に、データ分析をスムーズに行うために役立ちます。
初心者でも安心!pandas.Series.str.catで文字列連結をマスターしよう
pandas. Series. str. cat は、文字列型 Series の要素を連結する魔法の杖です。シンプルな構文で、効率的に文字列処理を行えます。出力結果:str. cat を使うだけで、Series の要素が "abc" という一つの文字列に連結されます。
Pandas Series dt.round関数:時間ベースのデータ分析を強力にサポート
pandas. Series. dt. round関数は、Seriesオブジェクトに含まれるdatetime型データに対して、指定された精度で丸め処理を行う関数です。時間ベースのデータ分析において、データの粒度を調整したり、特定の時間帯に焦点を当てたりする際に非常に役立ちます。
Pandas DataFrame.eval メソッドを使いこなすためのヒント: データ分析をもっと効率化しよう
pandas. DataFrame. eval() メソッドは、文字列式を評価し、結果を新しい列として返す強力なツールです。式は、DataFrame の列を参照し、算術演算、論理演算、条件分岐など、さまざまな操作を実行できます。基本的な使い方