Python | Панды dataframe.cummin ()

Опубликовано: 29 Марта, 2022

Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.

Pandas dataframe.cummin() is used to find the cumulative minimum value over any axis. Each cell is populated with the minimum value seen so far.

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

Example #1: Use cummin() function to find the cumulative minimum value along the index axis.

# 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

Выход :

Now find the cumulative minimum value over the index axis

# To find the cumulative min
df.cummin(axis = 0)

Выход :

Example #2: Use cummin() function to find the cumulative minimum value along the column axis.

# 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)

Выход :

Example #3: Use cummin() function to find the cumulative minimum value along the index axis in a data frame with NaN value.

# 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)

Выход :

Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.

Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.

Python

Python | Панды dataframe.cummin ()

РЕКОМЕНДУЕМЫЕ СТАТЬИ