Python熊猫DataFrame.cumprod()

在Python熊猫(Pandas)中，cumprod()函数返回所选轴上沿给定轴标签的累积乘积。简单来说，这个函数返回了在指定轴(行或列)上的所有值的累积乘积。

语法

以下是cumprod()函数的语法:

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

参数说明：

• axis：整数或字符串类型的轴，索引或列。默认值为None，表示按列计算。
• skipna：布尔类型。默认为True，表示忽略NA / NaN值，否则认为它们是1。
• *args：表示可变数量的参数的元组。
• **kwargs：包含DataFrame，Series以及处理函数的字典的关键字参数。

示例

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个5x5的DataFrame
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
# 显示DataFrame
print(df)

输出：

          a         b         c         d         e
0 -0.661360 -1.698838 -1.990685 -0.115273  0.660261
1 -1.399475 -0.568525 -1.186668 -0.803228 -0.197356
2 -0.702489 -0.454921 -1.342915 -0.795750  0.826924
3  1.350723 -0.311578  0.469635 -0.162206  0.523183
4 -0.717365 -1.362161  0.200817 -0.019812  0.106564

# 获取列的累积乘积
print(df.cumprod())

输出：

          a         b         c         d         e
0 -0.661360 -1.698838 -1.990685 -0.115273  0.660261
1  0.926966  0.965654  2.365893  0.092651 -0.130231
2 -0.650478 -0.438568 -3.172019  0.073696 -0.107834
3 -0.878432  0.136406 -1.489355 -0.011948 -0.056461
4  0.629403 -0.185664 -0.299011  0.000237 -0.006013

# 获取行的累积乘积
print(df.cumprod(axis=1))

输出：

          a         b         c         d         e
0 -0.661360  1.124439 -2.236040  0.257478  0.169576
1  1.399475 -0.795644  0.944270 -0.758697  0.149844
2 -0.702489  0.319245 -0.428453  0.341105  0.282011
3  1.350723 -0.420758 -0.197865  0.032035  0.016753
4 -0.717365  0.976999 -0.196324  0.003899  0.000415

在上述示例中，我们首先使用np.random.randn()函数创建了一个$5 \times 5$的DataFrame，然后分别使用cumprod()函数计算列和行的累积乘积。值得注意的是，当skipna参数为True，即默认情况下，就会跳过缺失的数值，将其视为1并继续计算。如果我们将其设置为False，就会将缺失的值视为0并返回NaN。因此，skipna的设置在计算缺失值累积乘积时具有重要意义。

以上就是关于cumprod()函数的介绍。该函数在处理时间序列数据时非常有用，可以帮助我们了解数据的“增长趋势”。如果你想深入学习Python熊猫(Pandas)的各种功能和用法，请继续关注我们的文章。