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Python dask.dataframe.Series.prod用法及代码示例


用法:

Series.prod(axis=None, skipna=True, split_every=False, dtype=None, out=None, min_count=None, numeric_only=None)

返回请求轴上的值的乘积。

此文档字符串是从 pandas.core.frame.DataFrame.prod 复制而来的。

可能存在与 Dask 版本的一些不一致之处。

参数：

axis：{索引 (0), 列 (1)}

要应用的函数的轴。

skipna：布尔值，默认为真

计算结果时排除 NA/null 值。

level：int 或级别名称，默认无(Dask 中不支持)

如果轴是 MultiIndex(分层)，则沿特定级别计数，折叠成一个系列。

numeric_only：布尔值，默认无

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。未针对系列实施。

min_count：整数，默认 0

执行操作所需的有效值数。如果存在的非 NA 值少于 min_count，则结果将为 NA。

**kwargs：

要传递给函数的附加关键字参数。

返回：

Series 或 DataFrame(如果指定了级别)

例子：

默认情况下，空或all-NA系列的乘积是1

>>> pd.Series([], dtype="float64").prod()  
1.0

这可以通过min_count 参数来控制

>>> pd.Series([], dtype="float64").prod(min_count=1)  
nan

由于skipna 参数，min_count 处理 all-NA 和空系列相同。

>>> pd.Series([np.nan]).prod()  
1.0
>>> pd.Series([np.nan]).prod(min_count=1)  
nan

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注：本文由纯净天空筛选整理自dask.org大神的英文原创作品 dask.dataframe.Series.prod。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。