如何在Pandas DataFrame中获取NaN值时的最大/最小值

在Pandas DataFrame中，我们可以使用max()和min()函数来获取NaN值时的最大值和最小值。

要获取NaN值时的最大值，可以使用max()函数，并将skipna参数设置为True（默认值），这样将会跳过NaN值并返回非NaN值的最大值。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含NaN值。我们可以使用以下代码获取NaN值时的最大值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5]})
max_value = df['A'].max(skipna=True)
print("NaN值时的最大值:", max_value)

输出：

NaN值时的最大值: 5.0

要获取NaN值时的最小值，可以使用min()函数，并同样将skipna参数设置为True（默认值），这样将会跳过NaN值并返回非NaN值的最小值。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含NaN值。我们可以使用以下代码获取NaN值时的最小值：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4, 5]})
min_value = df['A'].min(skipna=True)
print("NaN值时的最小值:", min_value)

输出：

NaN值时的最小值: 1.0

请注意，以上代码中的df['A']表示我们要在DataFrame的'A'列中进行操作，您可以根据自己的需求修改该部分的代码。

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