Méthode cummin du DataFrame Pandas

Introduction

Dans ce laboratoire, nous allons apprendre à utiliser la méthode cummin() de la bibliothèque Python pandas. La méthode cummin() calcule le minimum cumulé le long d'un axe d'un DataFrame ou d'une Séries. Elle renvoie un DataFrame ou une Séries de même taille contenant le minimum cumulé.

Conseils sur la machine virtuelle

Une fois le démarrage de la machine virtuelle terminé, cliquez dans le coin supérieur gauche pour basculer vers l'onglet Carnet de notes pour accéder à Jupyter Notebook pour pratiquer.

Parfois, vous devrez peut-être attendre quelques secondes pour que Jupyter Notebook ait fini de charger. La validation des opérations ne peut pas être automatisée en raison des limitations de Jupyter Notebook.

Si vous rencontrez des problèmes pendant l'apprentissage, n'hésitez pas à demander à Labby. Donnez votre feedback après la session, et nous réglerons rapidement le problème pour vous.

Importation de la bibliothèque pandas

Tout d'abord, nous devons importer la bibliothèque pandas pour utiliser la méthode cummin(). Nous pouvons le faire en ajoutant la ligne de code suivante au début de notre programme :

import pandas as pd

Création du DataFrame

Ensuite, créons un DataFrame que nous pouvons utiliser pour nos exemples. Nous pouvons le faire en utilisant le constructeur pd.DataFrame() et en passant un dictionnaire de valeurs. Voici un exemple :

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

Cela créera un DataFrame avec quatre colonnes (A, B, C, D) et quatre lignes.

Trouver le minimum cumulé le long de l'axe d'index

Pour trouver le minimum cumulé le long de l'axe d'index, nous pouvons utiliser la méthode cummin() sur notre DataFrame. Nous devons spécifier le paramètre axis comme étant 0 ou 'index'. Voici un exemple :

df_cummin = df.cummin(axis=0)

Cela calculera le minimum cumulé de chaque colonne le long de l'axe d'index et stockera le résultat dans le DataFrame df_cummin.

Trouver le minimum cumulé le long de l'axe des colonnes

Pour trouver le minimum cumulé le long de l'axe des colonnes, nous pouvons utiliser la méthode cummin() sur notre DataFrame. Nous devons spécifier le paramètre axis comme étant 1 ou 'columns'. Voici un exemple :

df_cummin = df.cummin(axis=1)

Cela calculera le minimum cumulé de chaque ligne le long de l'axe des colonnes et stockera le résultat dans le DataFrame df_cummin.

Gérer les valeurs nulles

Par défaut, la méthode cummin() exclut les valeurs NA/null. Si une ligne/colonne entière est NA, le résultat sera NA. Nous pouvons changer ce comportement en définissant le paramètre skipna sur False. Voici un exemple :

df_cummin = df.cummin(skipna=False)

Cela calculera le minimum cumulé de chaque colonne le long de l'axe d'index, y compris les valeurs nulles, et stockera le résultat dans le DataFrame df_cummin.

Récapitulatif

Dans ce laboratoire, nous avons appris à utiliser la méthode cummin() dans la bibliothèque pandas. Nous avons appris à trouver le minimum cumulé le long de l'axe d'index ou d'axe des colonnes d'un DataFrame. Nous avons également appris à gérer les valeurs nulles lors du calcul. La méthode cummin() est utile pour analyser les données et trouver des tendances au fil du temps.