用法:
Series.min(axis=None, skipna=None, level=None, numeric_only=None, **kwargs)
返回 DataFrame 中的最小值。
- axis: {index (0), columns(1)}:
要应用的函数的轴。
- skipna: bool, default True:
计算结果时排除 NA/null 值。
- level: int or level name, default None:
如果轴是 MultiIndex(分层),则沿特定级别计数,折叠成一个系列。
- numeric_only: bool, default None:
仅包括 float、int、boolean 列。如果没有,将尝试使用所有内容,然后仅使用数字数据。
- Series
参数:
返回:
注意:
当前不支持的参数是
level
,numeric_only
。例子:
>>> import cudf >>> df = cudf.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [7, 8, 9, 10]}) >>> df.min() a 1 b 7 dtype: int64
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- Python cudf.Series.head用法及代码示例
- Python cudf.Series.reindex用法及代码示例
- Python cudf.Series.interleave_columns用法及代码示例
- Python cudf.Series.nlargest用法及代码示例
- Python cudf.Series.to_frame用法及代码示例
- Python cudf.Series.notnull用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自rapids.ai大神的英文原创作品 cudf.Series.min。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。