pandas.Series.product

Series.product(axis=None, skipna=True, level=None, numeric_only=None, min_count=0, **kwargs)[source]

Возвращает произведение значений по указанной оси.

Parameters

axis

Ось, для которой будет применена функция. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NaN/null при вычислении результата.

level:int или имя уровня, по умолчанию None

Если ось является MultiIndex (иерархической), то производится подсчет по определенному уровню, сводя результат к скаляру.

Устарело начиная с версии 1.3.0: Параметр level устарел. Используйте groupby вместо него.

numeric_only:bool, по умолчанию None

Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями. Если None, будет использоваться всё, а затем только числовые данные. Не реализовано для Series.

Устарело начиная с версии 1.5.0: Указание numeric_only=None устарело. Значение по умолчанию будет False в будущей версии pandas.

min_count:int, по умолчанию 0

Требуемое количество допустимых значений для выполнения операции. Если количество ненулевых значений меньше, чем min_count, результат будет NaN.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы для передачи функции.

Returns

скаляр или Series (если указан уровень)

См. также

Series.sum

Возвращает сумму.

Series.min

Возвращает минимум.

Series.max

Возвращает максимум.

Series.idxmin

Возвращает индекс минимума.

Series.idxmax

Возвращает индекс максимума.

DataFrame.sum

Возвращает сумму по указанной оси.

DataFrame.min

Возвращает минимум по указанной оси.

DataFrame.max

Возвращает максимум по указанной оси.

DataFrame.idxmin

Возвращает индекс минимума по указанной оси.

DataFrame.idxmax

Возвращает индекс максимума по указанной оси.

Примеры

По умолчанию, произведение пустой или содержащей только NaN Series равно 1

>>> pd.Series([], dtype="float64").prod()
1.0

Это можно контролировать с помощью параметра min_count

>>> pd.Series([], dtype="float64").prod(min_count=1)
nan

Благодаря параметру skipna, min_count обращается с all-NA и пустыми сериями одинаково.

>>> pd.Series([np.nan]).prod()
1.0

>>> pd.Series([np.nan]).prod(min_count=1)
nan