Python Pandas series.cumprod()用法及代码示例

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 Series.cumprod()用于查找系列的累积乘积。在累积乘积中，返回序列的长度与输入序列的长度相同，并且每个元素都等于当前值和所有先前值的乘积。

用法：Series.cumprod(axis=None, skipna=True)

范例1：

在此示例中，从 Python 列表创建了一个系列。该列表还包含一个 Null 值和skipna 参数保持默认，即True。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# making list of values 
values = [2, 10, np.nan, 4, 3, 0, 1] 
    
# making series from list 
series = pd.Series(values) 
    
# calling method 
cumprod = series.cumprod() 
    
# display 
cumprod

输出：

0      2.0
1     20.0
2      NaN
3     80.0
4    240.0
5      0.0
6      0.0
dtype:float64

说明：Cumprod 是当前值和所有先前值的乘积。因此，第一个元素始终等于调用者系列的第一个元素。

2
20 (2 x 10)
NaN (20 x NaN = NaN, Anything multiplied with NaN returns NaN)
80 (20 x 4)
240 (80 x 3)
0 (240 x 0)
0 (0 x 1)

范例2：保持skipna=False

在这个例子中，一个系列的创建就像上面的例子一样。但该skipna 参数保持为 False。因此 NULL 值不会被忽略，并且每次出现时都会进行比较。

# importing pandas module 
import pandas as pd 
    
# importing numpy module 
import numpy as np 
    
# making list of values 
values = [9, 4, 33, np.nan, 0, 1, 76, 5] 
    
# making series from list 
series = pd.Series(values) 
    
# calling method 
cumprod = series.cumprod(skipna = False) 
    
# display 
cumprod 

输出：

0       9.0
1      36.0
2    1188.0
3       NaN
4       NaN
5       NaN
6       NaN
7       NaN
dtype:float64

说明：就像上面的例子一样，在每个位置返回当前值和所有先前值的乘积。由于 NaN 与任何东西相乘也是 NaN，而 skipna 参数保持为 False，因此出现 NaN 后的所有值也是 NaN。