Pandas DataFrame.cummax(~)
方法計算源 DataFrame 的行或列的累積最大值。
參數
1.axis
| int
或 string
| optional
是否計算沿行或列的累積最大值:
軸 |
說明 |
---|---|
|
計算每列的累積最大值。 |
|
計算每行的累積最大值。 |
默認情況下,axis=0
。
2. skipna
| boolean
| optional
是否忽略 NaN
。默認情況下,skipna=True
。
返回值
DataFrame 保存行或列值的累積最大值。
例子
考慮以下 DataFrame :
df = pd.DataFrame({"A":[3,2,4],"B":[7,6,2],"C":[3,5,6]})
df
A B C
0 3 7 3
1 2 6 5
2 4 2 6
每列累計最大值
要計算每列的累積最大值:
df.cummax()
A B C
0 3 7 3
1 3 7 5
2 4 7 6
每行累計最大值
要計算每行的累積最大值:
df.cummax(axis=1)
A B C
0 3 7 7
1 2 6 6
2 4 4 6
處理缺失值
考慮以下帶有缺失值的DataFrame:
df = pd.DataFrame({"A":[5,pd.np.nan,3]})
df
A
0 5.0
1 NaN
2 3.0
默認情況下, skipna=True
,這意味著忽略缺失值:
df.cummax() # skipna=True
A
0 5.0
1 NaN
2 5.0
考慮缺失值:
df.cummax(skipna=False)
A
0 5.0
1 NaN
2 NaN
在這裏,請注意我們如何在第一個 NaN
之後得到 NaN
。
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注:本文由純淨天空篩選整理自Isshin Inada大神的英文原創作品 Pandas DataFrame | cummax method。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。