Python|熊猫 dataframe.cumsum()

dataframe.cumsum()是一种熊猫(Pandas)数据框(dataframe)的函数，用于计算数据框的累计总和。具体而言，该函数返回数据框的每列的累计总和(即前缀总和)。这在许多应用中都非常有用，例如计算时间序列的累计总和。

语法

dataframe.cumsum(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

1. axis: 轴(对哪个维度进行累计求和)，如果为0，表示对每列进行计算；如果为1，表示对每行进行计算，默认值为0。
2. skipna: 是否跳过缺失值，默认条件下为True，如果将其设为False，则会将缺失值视为0，在计算过程中将其计算在内。

示例

下面是一个简单的示例，展示了如何使用cumsum()计算数据框的累计和：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 给数据框中的每一列计算累计和：
cumulative_sum_df = df.cumsum()

# 输出结果
print(cumulative_sum_df)

输出结果为：

   A   B   C
0  1   4   7
1  3   9  15
2  6  15  24

从输出结果中可以看出，cumsum()函数将数据框的每列的累计总和计算出来，并将结果存储在一个新的数据框中返回。

注意事项

• 如果数据框中包含缺失值，则cumsum()函数会将它们视为0(默认情况下)或NaN(如果skipna参数设为False)。

• cumsum()函数不会修改原始的数据框，而是返回一个新的数据框。

• cumsum()函数也可以应用于Pandas的Series对象，和应用于数据框时的用法类似。

结论

总之，cumsum()函数是熊猫(Pandas)数据框的一种非常有用的函数，用于计算数据框的累计总和，并将结果存储在一个新的数据框中。在处理时间序列等数据时，cumsum()函数也非常有用。