polars.Expr.nan_min

Expr.nan_min() → Expr

获取最小值，但传播/污染遇到的NaN值。

这与numpy的nanmax不同，因为numpy默认传播NaN值，而polars默认忽略它们。

示例

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