Python - คำนวณค่าต่ำสุด (Minimum) ของคอลัมน์ใน Pandas DataFrame

เมธอด min() ของ Series/DataFrame ใช้หาค่าต่ำสุด (Minimum) ของคอลัมน์ตัวเลข สามารถใช้กับคอลัมน์เดียวหรือหลายคอลัมน์พร้อมกัน

ขั้นตอนการทำงาน

1. สร้าง DataFrame

import pandas as pd

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

2. หาค่าต่ำสุดของคอลัมน์ Units

min_units = dataFrame1['Units'].min()
print(f"Minimum Units: {min_units}")

โค้ดตัวอย่างสมบูรณ์

import pandas as pd

# DataFrame 1
dataFrame1 = pd.DataFrame({
    "Car": ['BMW', 'Lexus', 'Audi', 'Tesla', 'Bentley', 'Jaguar'],
    "Units": [100, 150, 110, 80, 110, 90]
})
print("DataFrame1:\n", dataFrame1)
print("Minimum Units:", dataFrame1['Units'].min())

# DataFrame 2
dataFrame2 = pd.DataFrame({
    "Product": ['TV', 'PenDrive', 'HeadPhone', 'EarPhone', 'HDD', 'SSD'],
    "Price": [8000, 500, 3000, 1500, 3000, 4000]
})
print("\nDataFrame2:\n", dataFrame2)
print("Minimum Price:", dataFrame2['Price'].min())

ผลลัพธ์

DataFrame1:
      Car  Units
0     BMW    100
1   Lexus    150
2    Audi    110
3   Tesla     80
4  Bentley    110
5   Jaguar     90
Minimum Units: 80

DataFrame2:
    Product  Price
0        TV   8000
1  PenDrive    500
2 HeadPhone   3000
3 EarPhone   1500
4       HDD   3000
5       SSD   4000
Minimum Price: 500

การใช้งาน min() แบบขยาย

# min() ทุกคอลัมน์ตัวเลข
df.min()

# min() เฉพาะคอลัมน์ที่ระบุ
df[['Units', 'Price']].min()

# min() แนวนอน (axis=1) - ค่าต่ำสุดต่อแถว
df.min(axis=1)

# min() พร้อม skipna
df.min(skipna=True)   # default: ข้าม NaN
df.min(skipna=False)  # ถ้ามี NaN ให้คืน NaN

# idxmin() - หา index ของค่าต่ำสุด
df['Units'].idxmin()  # คืน index label

คู่คู่: max() หาค่าสูงสุด

df['Units'].max()      # ค่าสูงสุด
df['Units'].idxmax()   # index ของค่าสูงสุด
df.max()               # ทุกคอลัมน์

Describe() รวม min/max

df.describe()
# count, mean, std, min, 25%, 50%, 75%, max

⚠️ ข้อควรระวัง

• ทำงานได้เฉพาะคอลัมน์ตัวเลข (numeric) - คอลัมน์ object จะ error หรือคืนค่า lexicographic min
• NaN ถูกข้ามโดย default (skipna=True)
• DataFrame ว่าง → Error (ValueError)
• String column: ใช้ df['col'].str.len().min() หาความยาวสั้นสุด