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【Pandas】pandas DataFrame cummin

news 来源：原创 2025/7/5 23:27:39

Pandas2.2 DataFrame

Computations descriptive stats

方法	描述
DataFrame.abs()	用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值
DataFrame.all([axis, bool_only, skipna])	用于判断 DataFrame 中是否所有元素在指定轴上都为 True
DataFrame.any(*[, axis, bool_only, skipna])	用于判断 DataFrame 中是否至少有一个元素在指定轴上为 True
DataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace])	用于截断（限制）DataFrame 中的数值
DataFrame.corr([method, min_periods, …])	用于计算 DataFrame 中各列之间的相关系数矩阵（Correlation Matrix）
DataFrame.corrwith(other[, axis, drop, …])	用于计算当前 DataFrame 的每一列（或行）与另一个 Series 或 DataFrame 中对应列的相关系数
DataFrame.count([axis, numeric_only])	用于统计 DataFrame 中每列或每行的非空（非 NaN）元素数量
DataFrame.cov([min_periods, ddof, numeric_only])	用于计算 DataFrame 中每对列之间的协方差
DataFrame.cummax([axis, skipna])	用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最大值（cumulative maximum）
DataFrame.cummin([axis, skipna])	用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最小值（cumulative minimum）

pandas.DataFrame.cummin()

pandas.DataFrame.cummin() 方法用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最小值（cumulative minimum）。该方法返回一个与原 DataFrame 形状相同的对象，每个位置上的值是到该位置为止所有元素的最小值。

参数说明：

axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0
- 指定计算方向：
  - 0 或 'index'：按列计算（对每一列从上往下累计）
  - 1 或 'columns'：按行计算（对每一行从左往右累计）
skipna：bool, default True
- 如果为 True，则忽略 NaN 值；
- 如果为 False，遇到 NaN 则结果也为 NaN。

示例代码 1：默认参数（按列累计最小值）

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A': [5, 3, 4, 1, 2],'B': [10, 8, 6, 7, 9],'C': [3, 2, 1, 2, 3]
})result = df.cummin()
print(result)

输出结果：

   A   B  C
0  5  10  3
1  3   8  2
2  3   6  1
3  1   6  1
4  1   6  1

示例代码 2：按行累计最小值（axis=1）

result = df.cummin(axis=1)
print(result)

输出结果：

   A   B  C
0  5   5  3
1  3   3  2
2  4   4  1
3  1   1  1
4  2   2  2

示例代码 3：包含 NaN 值时 skipna=False 的影响

df_with_nan = pd.DataFrame({'A': [3, 1, None, 2, 4],'B': [None, 5, 2, None, 3]
})result = df_with_nan.cummin(skipna=False)
print(result)

输出结果：

     A    B
0  3.0  NaN
1  1.0  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN
4  4.0  3.0

总结：

cummin() 是一种用于追踪数据序列中“历史最低”的实用方法。
常用于金融分析、性能监控等场景，例如记录每次交易中的最低价格或系统运行中的最低响应速度等。

【Pandas】pandas DataFrame cummin

Pandas2.2 DataFrame Computations descriptive stats 方法描述DataFrame.abs()用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值DataFrame.all([axis, bool_only, skipna])用于判断 DataFrame 中是否所有元素在指定轴上都为 TrueDataFrame.any(*[, axis, bool_only, skipna])用于判断…...

编程日记 2025/7/5 23:27:39

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vue3项目创建-配置-elementPlus导入-路由自动导入

目录方法一：create-vue 方法二 ：Vite Vue Vite.config.ts配置引入element-plus 安装如何在项目中使用 Element Plus 完整引入按需导入 vue3vite中自动配置路由的神器：vite-plugin-pages 1. 安装 2、修改vite.config.js中配置…...

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2025年的电脑能装win7吗_2025年组装电脑装win7详细图文教程

2025年的电脑能装win7吗？2025年的电脑可以安装Win7，但存在一些限制和挑战。2025年的电脑基本上是14代和15代处理器，需要特定的条件和步骤才能安装win7，并且只能采用独立显卡，因为没有集成显卡驱动。另外注意目前2025年…...

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windowsC++操作ADB

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编程日记 2025/6/29 0:24:12

Springboot实现重试机制

背景研发工作中时常遇到要和其他服务对接，依赖对方能力的情况，最恶心的是对方提供的服务不稳定，时灵时不灵的，进而影响到自己功能的稳定性。万一发生了这种事，做为研发，咱该怎么办？通过容错直接…...

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CS内网渗透 ----【内网渗透实战】PsExec vs Telnet：建立IPC通道实现横向移动与域控上线全解析

目录 1. 什么是 PsExec？ 2. 什么是 Telnet？ 3. PsExec 与 Telnet 的区别及优势 3.1 主要区别 3.2 内网渗透中的优势 4. 实际案例 —— 使用 PsExec 上线域控主机案例背景操作步骤案例效果 5. 总结利用 PsExec 建立 IPC 通道 —— IPC 的定…...

编程日记 2025/7/3 23:11:35

第二十三天打卡

作业： 整理下全部逻辑的先后顺序，看看能不能制作出适合所有机器学习的通用pipeline 数据预处理 → 特征选择 → 降维 → 模型训练 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sk…...

编程日记 2025/6/29 0:00:02

Pandas2.2 DataFrame

Computations descriptive stats

pandas.DataFrame.cummin()

参数说明：

示例代码 1：默认参数（按列累计最小值）

输出结果：

示例代码 2：按行累计最小值（axis=1）

输出结果：

示例代码 3：包含 NaN 值时 skipna=False 的影响

输出结果：

总结：

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