polars.Expr.nan_min

Expr.nan_min() → Expr

Получить минимальное значение, распространяя/передавая встретившиеся значения NaN.

Это отличается от nanmax в numpy: по умолчанию numpy распространяет значения NaN, тогда как polars по умолчанию игнорирует их.

движок:В памятиПотоковыйРаспределённый

Примеры

>>> df = pl.DataFrame({"a": [0.0, float("nan")]})
>>> df.select(pl.col("a").nan_min())
shape: (1, 1)
┌─────┐
│ a   │
│ --- │
│ f64 │
╞═════╡
│ NaN │
└─────┘