pandas.core.window.expanding.Expanding.min

Expanding.min(numeric_only=False, engine=None, engine_kwargs=None)[source]

Вычисление минимального значения с расширением.

Parameters:

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включать только столбцы с плавающей точкой, целыми числами и булевыми значениями.

Введено в версии 1.5.0.

engine:str, по умолчанию None

• 'cython' : Выполняет операцию через C-расширения из cython.

• 'numba' : Выполняет операцию через JIT-скомпилированный код из numba.

• None : По умолчанию использует 'cython' или глобально установленное значение compute.use_numba.

  Введено в версии 1.3.0.

engine_kwargs:dict, по умолчанию None

• Для 'cython' движка допустимых engine_kwargs нет.

• Для 'numba' движка, движок может принимать ключи словаря nopython, nogil и parallel. Значения должны быть либо True, либо False. По умолчанию engine_kwargs для 'numba' движка — {'nopython': True, 'nogil': False, 'parallel': False}.

  Введено в версии 1.3.0.

Returns:

Series или DataFrame

Тип возвращаемого значения совпадает с исходным объектом со значением типа np.float64.

См. также

pandas.Series.expanding

Вызов expanding с данными Series.

pandas.DataFrame.expanding

Вызов expanding с DataFrame.

pandas.Series.min

Агрегирование min для Series.

pandas.DataFrame.min

Агрегирование min для DataFrame.

Примечания

См. Движок Numba и Numba (JIT-компиляция) для расширенной документации и соображений по производительности для движка Numba.

Примеры

>>> ser = pd.Series([2, 3, 4, 1], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
>>> ser.expanding().min()
a    2.0
b    2.0
c    2.0
d    1.0
dtype: float64