Python・PandasでDataFrameの列の最小値を求める方法｜min()関数の使い方

PythonのPandasでは、DataFrameの列（カラム）の最小値を求めるために min() 関数を使用します。まずは、必要なPandasライブラリをインポートしましょう。

import pandas as pd

1. DataFrameを作成する

次に、「Car」と「Units」の2つの列を持つDataFrameを作成します。

dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)

2. min()関数で単一列の最小値を取得する

min() 関数を使えば、指定した列の最小値を簡単に求められます。ここでは「Units」列の最小値を取得してみましょう。

print("DataFrame1の最小販売台数 = ", dataFrame1['Units'].min())

同じ要領で、別のDataFrameに対しても最小値を計算できます。

完全なサンプルコード

以下に、2つのDataFrameそれぞれの列から最小値を求めるコード全体を示します。

import pandas as pd

# DataFrame1を作成
dataFrame1 = pd.DataFrame(
    {
        "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
        "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
    }
)

print("DataFrame1 ...\n", dataFrame1)

# 単一列「Units」の最小値を求める
print("DataFrame1の最小販売台数 = ", dataFrame1['Units'].min())

# DataFrame2を作成
dataFrame2 = pd.DataFrame(
    {
        "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
        "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
    }
)

print("\nDataFrame2 ...\n", dataFrame2)

# 単一列「Price」の最小値を求める
print("DataFrame2の最低価格 = ", dataFrame2['Price'].min())

実行結果

上記のコードを実行すると、次のような出力が得られます。

DataFrame1 ...
       Car  Units
0     BMW    100
1    Lexus    150
2     Audi    110
3    Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
DataFrame1の最小販売台数 =  80

DataFrame2 ...
    Price    Product
0    8000         TV
1     500   PenDrive
2    3000  HeadPhone
3    1500   EarPhone
4    3000        HDD
5    4000        SSD
DataFrame2の最低価格 =  500

補足：欠損値（NaN）の扱いとaxis引数

min() 関数はデフォルトで skipna=True が設定されているため、列に欠損値（NaN）が含まれていても自動的に除外して最小値を計算します。欠損値を含めた状態で計算したい場合は skipna=False を明示的に指定してください。

また、行方向（各行ごと）の最小値を求めたい場合は、axis=1 を指定します。

print(dataFrame1.min(axis=1))  # 行ごとの最小値
print(dataFrame1['Units'].min(skipna=False))  # NaNを含めて計算

このように min() 関数を使うことで、DataFrameの数値データから簡単に最小値を抽出できます。売上データや在庫管理など、実務での集計処理にもぜひ活用してください。