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

返回DataFrame或Series轴上的累积最小值。

返回包含累积最小值的相同大小的DataFrame或Series。

例子

1）计算累积的最小值

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个示例 DataFrame
data = {
    'A': [3, 2, np.nan, 5, 4],
    'B': [1, 2, 3, 4, 5],
    'C': [np.nan, 3, 1, 6, 5]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 计算列方向上的累积最小值
cummin_df = df.cummin(axis=0)
print("列方向上的累积最小值：")
print(cummin_df)

# 计算行方向上的累积最小值
cummin_df_axis1 = df.cummin(axis=1)
print("\n行方向上的累积最小值：")
print(cummin_df_axis1)

2）使用示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含一些数据的 Series 对象
s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0])
print("原始 Series:")
print(s)

# 使用 cummin 忽略 NA 值（默认行为）print("\nSeries 的 cummin (默认忽略 NA):")
cummin_s = s.cummin()
print(cummin_s)

# 使用 cummin 包含 NA 值print("\nSeries 的 cummin (包含 NA):")
cummin_s_skipna_false = s.cummin(skipna=False)
print(cummin_s_skipna_false)

# 创建一个包含一些数据的 DataFrame 对象
df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
                   [3.0, np.nan],
                   [1.0, 0.0]],
                  columns=list('AB'))
print("\n原始 DataFrame:")
print(df)