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Python dask.dataframe.Series.prod用法及代碼示例


用法:

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

返回請求軸上的值的乘積。

此文檔字符串是從 pandas.core.frame.DataFrame.prod 複製而來的。

可能存在與 Dask 版本的一些不一致之處。

參數：

axis：{索引 (0), 列 (1)}

要應用的函數的軸。

skipna：布爾值，默認為真

計算結果時排除 NA/null 值。

level：int 或級別名稱，默認無(Dask 中不支持)

如果軸是 MultiIndex(分層)，則沿特定級別計數，折疊成一個係列。

numeric_only：布爾值，默認無

僅包括 float、int、boolean 列。如果沒有，將嘗試使用所有內容，然後僅使用數字數據。未針對係列實施。

min_count：整數，默認 0

執行操作所需的有效值數。如果存在的非 NA 值少於 min_count，則結果將為 NA。

**kwargs：

要傳遞給函數的附加關鍵字參數。

返回：

Series 或 DataFrame(如果指定了級別)

例子：

默認情況下，空或all-NA係列的乘積是1

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

這可以通過min_count 參數來控製

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

由於skipna 參數，min_count 處理 all-NA 和空係列相同。

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

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注：本文由純淨天空篩選整理自dask.org大神的英文原創作品 dask.dataframe.Series.prod。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。