pyspark.pandas.Series.prod

係列。 刺激 ( :聯盟(int, str,沒有)=沒有一個,skipna:bool=真正的,numeric_only:bool=沒有一個,min_count:int=0 )→聯盟(整數、浮點數、保齡球、str字節,小數。十進製、datetime。日期,日期時間。datetime,沒有一個係列)

返回值的乘積。

請注意

不像大熊貓,pandas-on-Spark模擬產品exp (sum(日誌(…)))技巧。因此,它隻適用於正數。

參數
{指數(0),列(1)}

軸的功能應用。

skipna bool,默認的真

排除NA / null值,當計算結果。

支持包括NA / null值。

numeric_only bool,默認沒有

隻包括浮動,int,布爾列。錯誤的不支持。這個參數主要是熊貓兼容性。

min_count int,默認0

所需數量的有效值來執行操作。如果少於min_count結果將是存在NA non-NA值。

例子

DataFrame:

不包括非數字類型列的結果。

> > >psdf=psDataFrame({“一個”:(1,2,3,4,5),“B”:(10,20.,30.,40,50),“C”:(“一個”,“b”,“c”,' d ',“e”]})> > >psdfA B C10 0 11 2 20 b2 3 30度3 4 40 d4 5 50 e
> > >psdf刺激()一個120B 12000000dtype: int64

如果沒有數字類型列,返回空的係列。

> > >psDataFrame({“關鍵”:(“一個”,“b”,“c”),“val”:(“x”,“y”,“z”]})刺激()係列([],dtype float64):

在一個係列:

> > >ps係列([1,2,3,4,5])刺激()120年

默認情況下,一個空的產物或all-NA係列1

> > >ps係列([])刺激()1.0

這可以控製min_count參數

> > >ps係列([])刺激(min_count=1)