Python文摘：argmin/argmax 与 idxmin/idxmax

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pandas 里面的 idxmin 和 argmin 看起来比较陌生，便本着每日一 Py 的原则想搞搞清楚。idxmax 和 argmax 类似，不过今天题图的美女胸比较 mini，便只看 min 吧。max 函数同理。

2. Series 分析

2.1 Series.argmin 分析

先从 Series 看起。从 Series 文档里面可以看出，Series 的 argmin 等于 numpy 的 ndarray.argmin 的 Series 版，作用是用来找出第一个最小值的 index。既然返回的是 Series 的 index，那数据类型应该也是匹配的。

测试代码如下

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10).reshape(2,5),columns=list('abcde'))
print(df)

a         b         c         d         e
0  0.045384  0.484123  1.112115  0.037907  0.152338
1  0.151654 -0.056504  1.918992  1.057143  0.081632

分别测试一下列 Series 和行 Series。

a = df.a
print('a is')
print(a)
print('argmin of column a is %s.' % a.argmin())
print('*'*20)
A = df.loc[1]
print('A is ')
print(A)
print('argmin of row2 is %s.' % A.argmin())

a is
0    0.045384
1    0.151654
Name: a, dtype: float64
argmin of column a is 0.
********************
A is
a    0.151654
b   -0.056504
c    1.918992
d    1.057143
e    0.081632
Name: 1, dtype: float64
argmin of row2 is b.

与我们预想的一致，返回了 index。

2.2 Series.idxmin 分析

本来寻思也用类似的方法看看 idxmin，结果在文档页赫然发现和 argmin 完全一样的介绍

This method is the Series version of ndarray.argmin.

我有点蒙，这不完全一样的功能么，为什么又两个方法？琢磨了一下，貌似可以尝试看看源代码。这就是开源的好处吧。

结果思路对了就省事儿多了。argmin 和 idxmin 的源代码链接都指向一个链接，idxmin 的源码。而且在源码后面明明确确的写着：

# ndarray compat
argmin = idxmin
argmax = idxmax

吼吼，别名而已！

3. DataFrame.idxmin 分析

DataFrame 没有 argmin 方法，只有 idxmin。我琢磨着之所以 Series 有两个一样的函数，应该是作者为了和 numpy 保持兼容吧，而他自己更倾向于用 idxmin。

既然用 pandas，还是保持 pandas 一致吧，以后都用 idxmin。这个函数可以指定不同的轴来返回不同 Series 的最小值，代码如下

print(df.idxmin(axis=0))
print('*'*30)
print(df.idxmin(axis=1))

a    0
b    1
c    0
d    0
e    1
dtype: int64
******************************
0    d
1    b
dtype: object

4. 总结

今天讨论了一下 pandas 里面的 argmin / idxmin 函数。对于 Series 来说，这两个其实是一个函数的两个不同名字，从源代码里面可以看出来；对于 DataFrame，则干脆没有 argmin，只有 idxmin。

所以为了保持一致性，以后可以都统一用 idxmin。这个函数可以返回当前对象第一个出现最小值的索引。

作者：张利东

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