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python pandas DataFrame.cummin用法及代码示例

用法:

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

返回DataFrame或Series轴上的累积最小值。

返回包含累积最小值的相同大小的DataFrame或Series。

参数:

axis{0 或 ‘index’, 1 或 ‘columns’}, 默认为 0

轴的索引或名称。 0等于无或‘index’。

skipnabool, 默认为 True

排除NA /空值。如果整个行/列均为NA,则结果为NA。

*args, **kwargs:

其他关键字无效,但可以接受与NumPy的兼容性。

返回值:

Series

例子:

Series

>>> s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0])
>>> s
0    2.0
1    NaN
2    5.0
3   -1.0
4    0.0
dtype:float64

默认情况下,NA值将被忽略。

>>> s.cummin()
0    2.0
1    NaN
2    2.0
3   -1.0
4   -1.0
dtype:float64

要在操作中包括NA值,请使用skipna=False

>>> s.cummin(skipna=False)
0    2.0
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
dtype:float64

DataFrame

>>> df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
...                    [3.0, np.nan],
...                    [1.0, 0.0]],
...                    columns=list('AB'))
>>> df
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  1.0  0.0

默认情况下,遍历行并在每一列中查找最小值。这相当于axis=None或者axis='index'

>>> df.cummin()
     A    B
0  2.0  1.0
1  2.0  NaN
2  1.0  0.0

要遍历各列并找到每一行的最小值,请使用axis=1

>>> df.cummin(axis=1)
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  1.0  0.0

源码:

pandas.DataFrame.cummin的API实现见:[源代码]

相关用法

注:本文由纯净天空筛选整理自 pandas.DataFrame.cummin。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文的传播和使用请遵循“署名-相同方式共享 4.0 国际 (CC BY-SA 4.0)”协议。