📜  Python|熊猫 dataframe.cumsum()

📅  最后修改于: 2022-05-13 01:54:33.175000             🧑  作者: Mango

Python|熊猫 dataframe.cumsum()

Python是一种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.cumsum()用于查找任何轴上的累积总和值。每个单元格都填充了迄今为止看到的值的累积总和。

示例 #1:使用cumsum()函数查找沿索引轴的值的累积和。

# 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 :

现在找到索引轴上的值的累积和

# To find the cumulative sum
df.cumsum(axis = 0)

输出 :

示例 #2:使用cumsum()函数查找到目前为止沿列轴看到的值的累积和。

# 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]})
  
# To find the cumulative sum along column axis
df.cumsum(axis = 1)

输出 :

示例 #3:使用cumsum()函数查找迄今为止在数据帧中沿索引轴看到的值的累积和,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 sum
df.cumsum(axis = 0, skipna = True)

输出 :

输出是一个数据框,其中包含迄今为止沿索引轴看到的值的累积总和。跳过数据帧中的任何Nan值。