En Pandas, Panel es un contenedor muy importante para datos tridimensionales. Los nombres de los 3 ejes pretenden dar algún significado semántico a la descripción de operaciones que involucran datos de panel y, en particular, el análisis econométrico de datos de panel.
Panel.cummin()La función se utiliza para devolver un DataFrame o Serie del mismo tamaño que contiene el mínimo acumulativo.
Sintaxis: Panel.cummin(axis=Ninguno, skipna=True, *args, **kwargs)
Parámetros:
eje : El índice o el nombre del eje. 0 es equivalente a Ninguno o ‘índice’.
skipna : Excluir NA/valores nulos. Si una fila/columna completa es NA, el resultado será NA.Devoluciones: Cummin de DataFrame o Panel
Código #1:
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks', 'for', 'real'],
'b': [11, 1.025, 333, 114.48, 1333]})
data = {'item1':df1, 'item2':df1}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print(panel['b'])
print("\n", panel['b'].cummin(axis = 0))
Producción:
Código #2:
# importing pandas module
import pandas as pd
import numpy as np
df1 = pd.DataFrame({'a': ['Geeks', 'For', 'geeks'],
'b': np.random.randn(3)})
data = {'item1':df1, 'item2':df1}
# creating Panel
panel = pd.Panel.from_dict(data, orient ='minor')
print(panel['b'])
df2 = pd.DataFrame({'b': [11, 12, 13]})
print("\n", panel['b'].cummin(axis = 0))
Producción: