Pandas DataFrame 14-08 누적 최대/최소 (cummax / cummin)

14-08 누적 최대/최소 (cummax / cummin)

DataFrame.cummax(axis=None, skipna=True, args, kwargs)

DataFrame.cummin(axis=None, skipna=True, args, kwargs)

 

개요

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cummax / cummin메서드는 행/열의 누적 최대값/최소값을 구하는 메서드입니다.
위에서부터 아래로 한줄씩 검사하여 해당 행/열 까지의 값중 최대/최소값을 반환합니다.

 

사용법

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기본 사용법
※ 자세한 내용은 아래 예시를 참고 바랍니다.
df.cummax(axis=None, skipna=True, args, kwargs)
df.cummin(axis=None, skipna=True, args, kwargs)
axis : 누적 최대/최소값을 구할 축을 지정합니다.
skipna : 결측치를 무시할지 여부 입니다

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예시

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먼저 기본적인 사용법 예시를 위해 6x2짜리 객체를 생성하겠습니다.

[N,T,F]=[np.NaN,True,False]
df = pd.DataFrame({'col1':[1,-2,5,3,0,7],'col2':[3,4,N,9,2,5]})
print(df)
>>
   col1  col2
0     1   3.0
1    -2   4.0
2     5   NaN
3     3   9.0
4     0   2.0
5     7   5.0

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기본적인 사용법
cummax / cummin을 사용할 경우 해당 행/열 까지의 값중 최대/최소값을 반환합니다.

print(df.cummax())
>>
   col1  col2
0     1   3.0 
1     1   4.0 
2     5   NaN # col1에서 최대값 5발생
3     5   9.0 # col2에서 최대값 9발생
4     5   9.0
5     7   9.0 # col1에서 최대값7 발생

print(df.cummin())
>>
   col1  col2
0     1   3.0 
1    -2   3.0 # col1에서 최소값 -2발생
2    -2   NaN
3    -2   3.0 
4    -2   2.0 # col2에서 최소값 2 발생
5    -2   2.0

skipna 인수의 사용
skipna=False일 경우 결측값이 발생하면 최대/최소값을 결측값으로 반환하게됩니다.

print(df.cummax(skipna=False))
>>
   col1  col2
0     1   3.0
1     1   4.0
2     5   NaN # col2에서 결측값 발생
3     5   NaN
4     5   NaN
5     7   NaN