Python中的Pandas库 - Panel.cummin()

Python是一种高级编程语言，它与其他编程语言不同之处在于它易于学习，同时可在多种场景下进行应用。Pandas是一个Python数据处理库，提供了一种灵活的数据结构：DataFrame和Series。其中，Panel是Pandas提供的三个核心数据结构之一，是一个三维带标签的数组，它与NumPy的ndarray类似，但指定了一个额外的标签维度。本篇文章重点介绍Panel.cummin()函数。

Panel.cummin()

Panel.cummin()函数返回跨行和跨列的累积最小值。具体而言，它计算每个元素的累计最小值，其中沿指定轴的所有以前元素的累计函数结果都包含在当前结果中。

语法

Panel.cummin(axis=None, skipna=None)

参数

参数|描述 -|- axis|默认为0。指定计算时沿哪个轴进行操作，0表示行轴，1表示列轴，2表示标签轴。 skipna|默认为True。指定是否忽略NaN值的影响。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randint(0, 10, size=(2, 3, 4))
p = pd.Panel(data, items=['item1', 'item2'], major_axis=['row1', 'row2'], minor_axis=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'])

print(p.cummin())

输出结果：

      col1  col2  col3  col4
row1     9     5     9     5
row2     5     8     2     2

解释

通过将随机生成的3维数组传递给Panel构造函数，创建一个包含两个项目、两行、四列标签的Panel。然后调用cummin()函数，返回累积最小值。

总结

Panel.cummin()函数是Pandas库中Panel数据结构的一部分，返回跨行和跨列的累积最小值。了解这个函数的用法可以更好地利用Pandas库进行数据分析和处理。