Python Pandas series.cumprod()用法及代碼示例

Python 是一種用於進行數據分析的出色語言，主要是因為以數據為中心的 Python 包的奇妙生態係統。 Pandas 就是其中之一，它使導入和分析數據變得更加容易。

Pandas Series.cumprod()用於查找係列的累積乘積。在累積乘積中，返回序列的長度與輸入序列的長度相同，並且每個元素都等於當前值和所有先前值的乘積。

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

範例1：

在此示例中，從 Python 列表創建了一個係列。該列表還包含一個 Null 值和skipna 參數保持默認，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

輸出：

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

說明：Cumprod 是當前值和所有先前值的乘積。因此，第一個元素始終等於調用者係列的第一個元素。

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)

範例2：保持skipna=False

在這個例子中，一個係列的創建就像上麵的例子一樣。但該skipna 參數保持為 False。因此 NULL 值不會被忽略，並且每次出現時都會進行比較。

# 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 

輸出：

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

說明：就像上麵的例子一樣，在每個位置返回當前值和所有先前值的乘積。由於 NaN 與任何東西相乘也是 NaN，而 skipna 參數保持為 False，因此出現 NaN 後的所有值也是 NaN。