Python Pandas dataframe.cumprod()用法及代码示例

Python是进行数据分析的一种出色语言，主要是因为以数据为中心的python软件包具有奇妙的生态系统。 Pandas是其中的一种，使导入和分析数据更加容易。

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到目前为止看到的值的累积乘积。

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

参数：
axis:{索引(0)，列(1)}
skipna:排除NA /空值。如果整个行/列均为NA，则结果为NA

返回：cumprod：系列

范例1：采用cumprod()函数可以找到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：

现在找到到目前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：

范例2：采用cumprod()函数可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：

范例3：采用cumprod()函数查找迄今在 DataFrame 中沿索引轴看到的值的累积乘积NaN DataFrame 中存在的值。

# 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 DataFrame ，其中的单元格包含沿索引轴迄今看到的值的累积乘积。任何Nan DataFrame 中的值将被跳过。

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注：本文由纯净天空筛选整理自Shubham__Ranjan大神的英文原创作品 Python | Pandas dataframe.cumprod()。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。