设定skipna=False，有缺失值，的，不会计算结果；Nan即skipna = True，会计算结果。

import pandas as pd
movie = pd.read_csv('movie.csv')

movie_actor_director = movie[['Rank', 'Year', 'Revenue (Millions)', 'Metascore']]
movie_actor_director

1000 rows × 4 columns

数据包含缺失值不显示结果 ，显示NAN值

# 设定skipna=False，有缺失值的不会计算结果。有缺失值显示的是NaN.skipna=False可以计算存在空值的的其他值
movie_actor_director.min(skipna=False) #返回各行最小值，如含有NAN,则返回NAN值

#显示结果：
Rank                     1.0
Year                  2006.0
Revenue (Millions)       NaN
Metascore                NaN
dtype: float64

数据包含缺失值依旧显示结果

movie_actor_director.min(skipna=True) #Nan即skipna = True，有缺失值也会计算结果

#显示结果
Rank                     1.0
Year                  2006.0
Revenue (Millions)       0.0
Metascore               11.0
dtype: float64