Python|熊猫 dataframe.cumprod()

Python是用于进行数据分析的出色语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。 Pandas就是其中之一，它使导入和分析数据变得更加容易。

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迄今为止所见值的累积乘积。

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

Parameters:
axis : {index (0), columns (1)}
skipna : Exclude NA/null values. If an entire row/column is NA, the result will be NA

Returns: cumprod : Series

示例 #1：使用cumprod()函数查找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 ：

现在找到迄今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 ：

示例 #2：使用cumprod()函数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 ：

示例 #3：使用cumprod()函数查找迄今为止在数据帧中沿索引轴看到的值的累积乘积，其中NaN值存在于数据帧中。

# 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 ：

输出是一个数据框，其单元格包含迄今为止沿索引轴看到的值的累积乘积。跳过数据帧中的任何Nan值。