在python中的dataframe类型数据输出某一列最小值对应的索引

可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 找到最小值对应的索引
min_index = df['A'].idxmin()

# 输出最小值对应的索引
print(min_index)

输出结果为：

0

相关问题

dataframe中获取日期类型的index中的最小值

要获取 DataFrame 中日期类型索引的最小值，可以使用 `.index.min()` 方法，但是需要先将索引转换为 `datetime` 类型的对象。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=pd.to_datetime(['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']))

# 将索引转换为 datetime 类型
df.index = pd.to_datetime(df.index)

# 获取索引最小值
x_min = df.index.min()

# 打印结果
print(x_min)

输出结果为：

2022-01-01 00:00:00

这里首先使用 `pd.to_datetime()` 函数将索引转换为 datetime 类型的对象，然后再使用 `df.index.min()` 方法获取 DataFrame 索引的最小值。注意，如果索引本身就是 datetime 类型的对象，则不需要进行转换。

dataframe中获取index中的最小值

要获取 DataFrame 中索引的最小值，可以使用 `.index.min()` 方法。这个方法可以返回索引的最小值，即最前面的行的索引值。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])

# 获取索引最小值
x_min = df.index.min()

# 打印结果
print(x_min)

输出结果为：

a

这里通过 `df.index.min()` 方法获取了 DataFrame 索引的最小值。注意，这个方法只能用于索引是可以比较的数据类型，例如字符串或者数字。如果索引是日期等非比较数据类型，可以先将其转换为可以比较的数据类型，再使用这个方法。