pyspark.pandas.Series.cummin¶
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系列。孜然芹( skipna:bool=真正的 )→FrameLike¶ -
返回累积在DataFrame最低或系列轴。
返回一个DataFrame或一系列包含累积最小的大小相同。
请注意
当前实现的孜然芹没有指定分区规范使用火花的窗口。这导致所有数据进入单一分区在单一机器,可能会导致严重的性能下降。避免这种方法对非常大的数据集。
- 参数
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- skipna 布尔,默认的真
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排除NA / null值。如果整个行/列NA,结果将是NA。
- 返回
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- DataFrame或系列
另请参阅
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DataFrame.min -
返回最小DataFrame轴。
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DataFrame.cummax -
返回累积最大DataFrame轴。
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DataFrame.cummin -
返回累计最低DataFrame轴。
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DataFrame.cumsum -
返回累积求和DataFrame轴。
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Series.min -
返回最小系列轴。
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Series.cummax -
返回累积最大系列轴。
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Series.cummin -
返回累计最低系列轴。
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Series.cumsum -
返回累积求和系列轴。
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Series.cumprod -
返回累积产品系列轴。
例子
> > >df=ps。DataFrame([[2.0,1.0),(3.0,没有一个),(1.0,0.0]],列=列表(“AB”))> > >df一个B0 2.0 1.01 3.0南2 1.0 - 0.0
默认情况下,遍历行和每一列的最小。
> > >df。孜然芹()一个B0 2.0 1.01 2.0南2 1.0 - 0.0
它的工作原理完全相同的串联。
> > >df。一个。孜然芹()0 2.01 2.02 1.0名称:dtype: float64