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Python pyspark DataFrame.cummin用法及代碼示例


本文簡要介紹 pyspark.pandas.DataFrame.cummin 的用法。

用法:

DataFrame.cummin(skipna: bool = True) → FrameLike

返回 DataFrame 或係列軸上的累積最小值。

返回包含累積最小值的相同大小的 DataFrame 或係列。

注意

cummin 的當前實現使用 Spark 的 Window 而不指定分區規範。這會導致將所有數據移動到單個機器中的單個分區中，並可能導致嚴重的性能下降。避免對非常大的數據集使用此方法。

參數：

skipna：布爾值，默認 True

排除 NA/空值。如果整行/列為 NA，則結果將為 NA。

返回：

DataFrame 或係列

例子：

>>> df = ps.DataFrame([[2.0, 1.0], [3.0, None], [1.0, 0.0]], columns=list('AB'))
>>> df
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  1.0  0.0

默認情況下，遍曆行並在每列中找到最小值。

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

它在係列中的工作方式相同。

>>> df.A.cummin()
0    2.0
1    2.0
2    1.0
Name: A, dtype: float64

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自spark.apache.org大神的英文原創作品 pyspark.pandas.DataFrame.cummin。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。