Python|熊猫 dataframe.cummin()

Python是一种用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.cummin()用于查找任何轴上的累积最小值。每个单元格都填充了迄今为止看到的最小值。

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

Parameters:
axis : {index (0), columns (1)}
skipna : Exclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA

Returns: cummin : Series

示例 #1：使用cummin()函数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, 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 ：

示例 #2：使用cummin()函数沿列轴查找累积最小值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 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值的数据框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 ：