pandas.DataFrame.prod

DataFrame.prod(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, min_count=0, **kwargs)[source]

Возвращает произведение значений по указанной оси.

Parameters:

axis:{индекс (0), столбцы (1)}

Ось для применения функции. Для Series этот параметр не используется и по умолчанию равен 0.

Предупреждение

Поведение DataFrame.prod с axis=None устарело, в будущей версии это будет сокращать по обеим осям и возвращать скаляр. Чтобы сохранить старое поведение, передайте axis=0 (или не передавайте axis).

В версии 2.0.0.

skipna:bool, по умолчанию True

Исключить значения NA/null при вычислении результата.

numeric_only:bool, по умолчанию False

Включить только столбцы с плавающей точкой, целыми числами, булевыми значениями. Не реализовано для Series.

min_count:int, по умолчанию 0

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

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы, которые будут переданы в функцию.

Returns:

Series или скаляр

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 пустого или содержащего только значения NA 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 обрабатывает все значения NA и пустые series одинаково.

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

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