Python Dataframe具有NaN值的行式最小和最大值

可以通过使用pandas库中的函数来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个包含NaN值的Dataframe：

data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5],
        'B': [np.nan, 2, 3, np.nan, 5],
        'C': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 计算每行的最小值和最大值，忽略NaN值：

df['min_value'] = df.min(axis=1, skipna=True)
df['max_value'] = df.max(axis=1, skipna=True)

这样，Dataframe中的每一行都会添加两列，分别是该行的最小值和最大值（忽略NaN值）。你可以通过访问df['min_value']和df['max_value']来获取这些值。

对于NaN值的处理，skipna=True参数表示忽略NaN值，如果设置为False，则会将NaN值视为最小或最大值。

关于pandas库的更多信息和使用方法，你可以参考腾讯云的产品介绍链接地址：腾讯云-云计算产品介绍