python | pandas data frame.cumin()
原文:https://www.geesforgeks.org/python-pandas-data frame-cummin/
Python 是进行数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包，让导入和分析数据变得容易多了。
熊猫 **dataframe.cummin()**用来求任意轴上的累计最小值。每个单元格都填充了迄今为止看到的最小值。
语法: DataFrame.cummin(轴=无，skipna =真，参数， * * kwargs)
参数: 轴:{索引(0)，列(1)} skipna : 排除 NA/null 值。如果整行/整列为“无”，结果将为“无”
返回:累计:系列
例#1: 使用cummin()函数沿指数轴求累计最小值。
# 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:
例 2: 使用cummin()函数沿列轴求累计最小值。
# 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:
示例#3: 使用cummin()函数在具有NaN值的数据帧中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, 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:
