pandasのmax関数で欠損値が無視できない

Question

pandasのMax関数をrolling関数と併用して使用しているのですが、Nanを無視することができません。
初期設定では、skipnaはTrueになっているはずなので、NaNは無視されると思うのですが、なぜでしょうか。。。

以下に、コードと課題の該当部分を示します。

df_day["5日_最小値"]=df_day["参照値"].rolling(5).min().round(1) 
display(df_day[["日付","参照値","5日_最小値"]])

　　　日付　　　　　　参照値　　　　　５日_最小値
477	　2018-12-10	　244.26		　242.43
478	　2018-12-11	　243.24		　242.43
479	　2018-12-12	　NaN	　　  	　NaN
480	　2018-12-13	　245.38		　NaN
481	　2018-12-14	　241.51		　NaN
482	　2018-12-17	　235.98		　NaN
483　 2018-12-18	　236.64		　NaN
484	　2018-12-19	　233.66		　233.66
485	　2018-12-20	　228.60		　228.60

Answer 1

rollingに問題があったのですね。
rollingに最小データ個数を設定していない場合は欠損値があった場合には、NaNで返されてしまうということですね。
わざわざ見やすい表記で記載していただいてありがとうございました。

Answer 2

pandasのmax関数で欠損値が無視できない
pandasのMax関数をrolling関数と併用して使用しているのですが

上記とは矛盾しますがコード中ではdf_day["参照値"].rolling(5).min().round(1) となっているためminで回答します。

df_day["参照値"].rolling(5)の結果はおそらくpandas.core.window.rolling.Rollingかと思いますが、その場合のminはpandas.core.window.rolling.Rolling.minとなります。
こちらにはskipnaはないようです。

Rolling.min(*args, engine=None, engine_kwargs=None, **kwargs)

Answer 3

import pandas as pd
import io

pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)

csv_data = '''
日付,参照値
2018-12-10,244.26
2018-12-11,243.24
2018-12-12,
2018-12-13,245.38
2018-12-14,241.51
2018-12-17,235.98
2018-12-18,236.64
2018-12-19,233.66
2018-12-20,228.60
'''
df_day = pd.read_csv(io.StringIO(csv_data))

#
df_day["5日_最小値"] = df_day["参照値"].rolling(5, min_periods=1).min().round(1)
print(df_day)

#
         日付  参照値  5日_最小値
0  2018-12-10  244.26       244.3
1  2018-12-11  243.24       243.2
2  2018-12-12     NaN       243.2
3  2018-12-13  245.38       243.2
4  2018-12-14  241.51       241.5
5  2018-12-17  235.98       236.0
6  2018-12-18  236.64       236.0
7  2018-12-19  233.66       233.7
8  2018-12-20  228.60       228.6