Python Pandas dataframe.cumprod()用法及代码示例

2023-04-26 09:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

Pandas dataframe.cumprod()用于查找到目前为止在任何轴上看到的值的累积乘积。每个单元格都填充了到目前为止看到的值的累积乘积。

用法： DataFrame.cumprod(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

参数： axis:{索引(0)，列(1)} skipna:排除NA /空值。如果整个行/列均为NA，则结果为NA

返回：cumprod：系列

范例1：采用cumprod()函数可以找到到目前为止沿索引轴看到的值的累积乘积。

# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], "B":[11, 2, 4, 3], "C":[4, 3, 8, 5], "D":[5, 4, 2, 8]}) # Print the dataframe df

输出：

现在找到到目前为止在索引轴上看到的值的累积乘积

# To find the cumulative prod df.cumprod(axis = 0)

输出：

范例2：采用cumprod()函数可查找到目前为止沿列轴看到的值的累积乘积。

# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], "B":[11, 2, 4, 3], "C":[4, 3, 8, 5], "D":[5, 4, 2, 8]}) # cumulative product along column axis df.cumprod(axis = 1)

输出：

范例3：采用cumprod()函数查找迄今在 DataFrame 中沿索引轴看到的值的累积乘积NaN DataFrame 中存在的值。

# importing pandas as pd import pandas as pd # Creating the dataframe df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, None, 4], "B":[None, 2, 4, 3], "C":[4, 3, 8, 5], "D":[5, 4, 2, None]}) # To find the cumulative product df.cumprod(axis = 0, skipna = True)

输出：

输出是一个 DataFrame ，其中的单元格包含沿索引轴迄今看到的值的累积乘积。任何Nan DataFrame 中的值将被跳过。

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