Python | 熊猫 dataframe.cummax()介绍

介绍

在这篇文章中，我们将学习如何使用Python Pandas库中的DataFrame.cummax()函数来计算DataFrame中的累计最大值 (cumulative maximum)。

cummax()是一个数据框函数，基于早前的值计算累计的最大值。这个函数返回一个包含DataFrame的累计最大值的DataFrame。

语法

DataFrame.cummax(axis=None, skipna=True)

参数

• axis (int或字符串，默认值为0) - 该参数用于指定操作的轴。0表示按列操作，1表示按行操作。
• skipna (bool，默认值为True) - 它用于确定如何处理NaN值/NA值。如果skipna = True，则跳过NaN（忽略它们）。

返回值

cummax()函数返回一个包含DataFrame的累计最大值的DataFrame。

示例

#导入pandas库
import pandas as pd
   
#创建列表 
data = {'A':[10, -20, 30, -40, 50],'B':[20, 40, 60, 80, 100],'C':[1.2, 2.3, 3.4, 4.5, 5.6]} 
   
#将列表转换为Dataframe
df = pd.DataFrame(data) 
   
#输出原始数据 
print(df)

#计算DataFrame中的累计最大值
cum_Max = df.cummax() 
   
#输出累计最大值
print(cum_Max)

输出如下所示：

     A    B    C
0   10   20  1.2
1  -20   40  2.3
2   30   60  3.4
3  -40   80  4.5
4   50  100  5.6
     A    B    C
0   10   20  1.2
1   10   40  2.3
2   30   60  3.4
3   30   80  4.5
4   50  100  5.6

在上述例子中，我们创建了一个包含' A '，' B ' 和 ' C '列的DataFrame，并使用cummax()函数计算了每列的累计最大值。

总结

Python Pandas DataFrame.cummax()函数可以用于在DataFrame中计算累计最大值。它返回一个包含DataFrame的累计最大值的DataFrame。函数的使用非常简单，只需要传入需要计算的DataFrame即可。