pandas.Series.min メソッドの詳細解説

pandas.Series.min メソッドの詳細解説

pandas.Series.min メソッドは、Series オブジェクト内の最小値を取得するために使用されます。オプションで、軸方向および欠損値の処理方法を指定することもできます。

構文

Series.min(axis=None, skipna=True, numeric_only=False, **kwargs)

引数

• axis (None, 'index', 'columns'): 集計対象の軸を指定します。デフォルトは None で、全軸に対して最小値を計算します。
• skipna (bool): 欠損値 (NaN) を無視して計算するかどうかを指定します。デフォルトは True です。
• numeric_only (bool): 数値データ型のみを対象に計算するかどうかを指定します。デフォルトは False です。

戻り値

• 最小値: Series オブジェクトの場合、各列の最小値を含む新しい Series オブジェクトが返されます。スカラー値の場合、単一の最小値が返されます。

例

Series オブジェクトの最小値を取得

import pandas as pd

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

# 最小値の取得
min_value = s.min()
print(min_value)  # 出力: 1

# 欠損値を含む Series オブジェクトの作成
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 欠損値を無視して最小値を取得
min_value = s.min(skipna=True)
print(min_value)  # 出力: 1

特定の軸方向の最小値を取得

# 複数列を持つ Series オブジェクトの作成
s = pd.Series([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], index=['a', 'b', 'c'], columns=['X', 'Y', 'Z'])

# 各列の最小値を取得
min_values = s.min(axis=1)
print(min_values)  # 出力: Series([1, 4, 7], index=['a', 'b', 'c'])

数値データ型のみの列の最小値を取得

# 文字列を含む Series オブジェクトの作成
s = pd.Series(['apple', 1, 2, 'banana', 3])

# 数値データ型のみの列の最小値を取得
min_value = s.min(numeric_only=True)
print(min_value)  # 出力: 1

• pandas.Series.idxmin メソッドは、最小値のインデックスを取得するために使用できます。
• pandas.DataFrame.min メソッドは、DataFrame オブジェクトの各列の最小値を取得するために使用できます。

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この例では、欠損値 (NaN) を含む Series オブジェクトから、2 種類の方法で最小値を取得する方法を示します。

import pandas as pd
import numpy as np

# 欠損値を含む Series オブジェクトの作成
s = pd.Series([1, 2, np.nan, 4, 5])

# 方法 1：欠損値を無視して最小値を取得
min_value_1 = s.min(skipna=True)
print("方法 1：", min_value_1)  # 出力: 方法 1： 1

# 方法 2：欠損値を含む場合の最小値を設定
min_value_2 = s.min(fill_value=-10)  # 欠損値に -10 を設定
print("方法 2：", min_value_2)  # 出力: 方法 2： -10

例2：DataFrame オブジェクトの最小値取得

この例では、DataFrame オブジェクトの各列の最小値を取得する方法を示します。

import pandas as pd

# DataFrame オブジェクトの作成
data = {'X': [1, 4, 7], 'Y': [2, 5, 8], 'Z': [3, 6, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

# 各列の最小値を取得
min_values = df.min(axis=1)
print(min_values)  # 出力: Series(X=1, Y=2, Z=3)

例3：MultiIndex を持つ Series オブジェクトの最小値取得

この例では、MultiIndex を持つ Series オブジェクトから、階層レベルごとに最小値を取得する方法を示します。

import pandas as pd

# MultiIndex を持つ Series オブジェクトの作成
index = pd.MultiIndex.from_tuples([('A', 1), ('A', 2), ('B', 1), ('B', 2)],
                                 names=('Group', 'Number'))
s = pd.Series([1, 2, 3, 4], index=index)

# 各階層レベルの最小値を取得
min_values = s.min(level=1)
print(min_values)  # 出力: Series(A=1, B=3)

これらの例は、pandas.Series.min メソッドの様々な使用方法を理解するのに役立つはずです。

• 上記の例は、基本的な使い方のみを示しています。より複雑なデータ分析には、オプション引数や他の pandas 関数と組み合わせて使用することができます。

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min_value = s[s == s.min()]

利点:

• シンプルで分かりやすい構文
• コードが簡潔になる

欠点:

• 計算速度が遅い場合がある
• 欠損値 (NaN) の処理が煩雑

np.min() 関数

min_value = np.min(s.values)

• pandas.Series.min メソッドよりも高速な場合がある
• NumPy 配列を直接操作できる

• pandas 固有の機能 (例如：skipna オプション) を利用できない
• Series の属性やインデックスにアクセスできない

idxmin() メソッド

min_index = s.idxmin()
min_value = s[min_index]

• 最小値だけでなく、そのインデックスも取得できる

• 2 ステップで処理が必要

自作関数

def custom_min(s):
    for i in s.index:
        if not pd.isna(s.iloc[i]):
            min_value = s.iloc[i]
            break
    return min_value

• 完全な制御と柔軟性
• 特殊な要件に合わせた処理が可能

最適な代替方法の選択

どの代替方法が最適かは、状況によって異なります。

• シンプルさとわかりやすさ を重視する場合は、比較演算子と min() 関数 がおすすめです。
• 処理速度 が重要な場合は、np.min()` 関数 を検討しましょう。
• 最小値だけでなくインデックスも必要 な場合は、idxmin() メソッド を使用します。
• 特殊な要件 に合わせた処理が必要な場合は、自作関数 を作成しましょう。

• データ量が多い場合は、np.min()` 関数 や 自作関数 の方が高速に動作する可能性があります。
• 欠損値の処理方法によっては、比較演算子と min() 関数 や idxmin() メソッド で特別な処理が必要になる場合があります。