Método cummin() en DataFrame de Pandas

Introducción

En este laboratorio, aprenderemos a usar el método cummin() de la biblioteca de Python pandas. El método cummin() calcula el mínimo acumulado a lo largo de un eje de un DataFrame o Serie. Devuelve un DataFrame o Serie del mismo tamaño que contiene el mínimo acumulado.

Consejos sobre la VM

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Si tiene problemas durante el aprendizaje, no dude en preguntar a Labby. Deje su retroalimentación después de la sesión y resolveremos el problema para usted de inmediato.

Importando la biblioteca de pandas

Primero, necesitamos importar la biblioteca de pandas para usar el método cummin(). Esto se puede hacer agregando la siguiente línea de código al principio de nuestro programa:

import pandas as pd

Creando el DataFrame

A continuación, creemos un DataFrame que podamos usar para nuestros ejemplos. Esto se puede hacer usando el constructor pd.DataFrame() y pasando un diccionario de valores. Aquí hay un ejemplo:

df = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 8, 4], "B": [9, 10, 7, 8], "C": [9, 10, 11, 12], "D": [13, 16, 15, 16]})

Esto creará un DataFrame con cuatro columnas (A, B, C, D) y cuatro filas.

Encontrando el mínimo acumulado sobre el eje de índice

Para encontrar el mínimo acumulado sobre el eje de índice, podemos usar el método cummin() en nuestro DataFrame. Debemos especificar el parámetro axis como 0 o 'index'. Aquí hay un ejemplo:

df_cummin = df.cummin(axis=0)

Esto calculará el mínimo acumulado de cada columna sobre el eje de índice y almacenará el resultado en el DataFrame df_cummin.

Encontrando el mínimo acumulado sobre el eje de columna

Para encontrar el mínimo acumulado sobre el eje de columna, podemos usar el método cummin() en nuestro DataFrame. Debemos especificar el parámetro axis como 1 o 'columns'. Aquí hay un ejemplo:

df_cummin = df.cummin(axis=1)

Esto calculará el mínimo acumulado de cada fila sobre el eje de columna y almacenará el resultado en el DataFrame df_cummin.

Manejo de valores nulos

Por defecto, el método cummin() excluye los valores NA/nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será NA. Podemos cambiar este comportamiento estableciendo el parámetro skipna en False. Aquí hay un ejemplo:

df_cummin = df.cummin(skipna=False)

Esto calculará el mínimo acumulado de cada columna sobre el eje de índice, incluyendo cualquier valor nulo, y almacenará el resultado en el DataFrame df_cummin.

Resumen

En esta práctica, aprendimos cómo usar el método cummin() en la biblioteca pandas. Aprendimos cómo encontrar el mínimo acumulado sobre el eje de índice o de columna de un DataFrame. También aprendimos cómo manejar los valores nulos durante el cálculo. El método cummin() es útil para analizar datos y encontrar tendencias a lo largo del tiempo.