Python是進行資料分析的一種出色語言，主要是因為以資料為中心的python軟體包具有奇妙的生态系統。 Pandas是其中的一種，使導入和分析資料更加容易。
Pandas dataframe.min()函數傳回給定對象中的最小值。如果輸入是一個序列，則該方法将傳回一個标量，該數量将是該序列中的最小值。如果輸入是一個 DataFrame ，則該方法将傳回一個在 DataFrame 的指定軸上具有最小值的序列。預設情況下，該軸是索引軸。
用法：DataFrame.min(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
參數：
axis: Align object with threshold along the given axis.
skipna:Exclude NA/null values when computing the result
level:If the axis is a MultiIndex (hierarchical), count along a particular level, collapsing into a Series
numeric_only:Include only float, int, boolean columns. If None, will attempt to use everything, then use only numeric data. Not implemented for
Series.
傳回值：min：Series或DataFrame(如果指定級别)
範例1：采用min()函數在索引軸上查找最小值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, 44, 1],
"B":[5, 2, 54, 3, 2],
"C":[20, 16, 7, 3, 8],
"D":[14, 3, 17, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
讓我們使用dataframe.min()查找索引軸上的最小值的功能
# find min Even if we do not specify axis = 0, the method
# will return the min over the index axis by default
df.min(axis = 0)
輸出：
範例2：采用min()在具有Na值。還要找到縱軸上的最小值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[12, 4, 5, None, 1],
"B":[7, 2, 54, 3, None],
"C":[20, 16, 11, 3, 8],
"D":[14, 3, None, 2, 6]})
# Print the dataframe
df
讓我們實作min函數。
# skip the Na values while finding the minimum
df.min(axis = 1, skipna = True)
輸出：