Python Pandas dataframe.cummin()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.cummin()用于查找任何轴上的累积最小值。到目前为止，每个单元格都填充有最小值。

用法： DataFrame.cummin(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

参数：
axis:{索引(0)，列(1)}
skipna:排除NA /空值。如果整个行/列均为NA，则结果为NA

返回：cummin：系列

范例1：采用cummin()函数沿索引轴查找累积最小值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], 
                   "B":[11, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]}) 
  
# Print the dataframe 
df

输出：

现在找到索引轴上的累积最小值

# To find the cumulative min 
df.cummin(axis = 0)

输出：

范例2：采用cummin()函数沿列轴查找累积最小值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4],  
                   "B":[11, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]}) 
  
# To find the cumulative min along column axis 
df.cummin(axis = 1)

输出：

范例3：采用cummin()函数在 DataFrame 内沿索引轴查找累积最小值NaN值。

# importing pandas as pd 
import pandas as pd 
  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, None, 4], 
                   "B":[None, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5],  
                   "D":[5, 4, 2, None]}) 
  
# To find the cumulative min 
df.cummin(axis = 0, skipna = True)

输出：

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.cummin()。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。