用法:
Expanding.min(*args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)
计算扩展最小值。
- *args:
为了 NumPy 的兼容性,不会对结果产生影响。
- engine:str,默认无
'cython'
:通过 cython 的 C-extensions 运行操作。'numba'
:通过 numba 中的 JIT 编译代码运行操作。None
:默认为'cython'
或全局设置compute.use_numba
- engine_kwargs:字典,默认无
对于
'cython'
引擎,没有接受的engine_kwargs
对于
'numba'
引擎,引擎可以接受nopython
、nogil
和parallel
字典键。这些值必须是True
或False
。'numba'
引擎的默认engine_kwargs
是{'nopython':True, 'nogil':False, 'parallel':False}
- **kwargs:
为了 NumPy 的兼容性,不会对结果产生影响。
- Series或DataFrame
返回类型与
np.float64
dtype 的原始对象相同。
参数:
返回:
注意:
有关 Numba 引擎的扩展文档和性能注意事项,请参阅 Numba 引擎和 Numba(JIT 编译)。
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- Python pandas.core.window.rolling.Rolling.sum用法及代码示例
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- Python pandas.core.window.rolling.Window.sum用法及代码示例
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注:本文由纯净天空筛选整理自pandas.pydata.org大神的英文原创作品 pandas.core.window.expanding.Expanding.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。