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Python Pandas DataFrame cumprod方法用法及代碼示例


Pandas DataFrame.cumprod(~) 方法計算源 DataFrame 的行或列的累積乘積。

參數

1.axis | intstring | optional

是否計算沿行或列的累積乘積:

說明

0"index"

計算每列的累積乘積。

1"columns"

計算每行的累積乘積。

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乘積。

例子

考慮以下 DataFrame :

df = pd.DataFrame({"A":[3,4],"B":[5,6]})
df



   A  B
0  3  5
1  4  6

每列的累積乘積

要計算每列的累積乘積:

df.cumprod()



   A   B
0  3   5
1  12  30

每行的累積乘積

計算每行的累積乘積:

df.cumprod(axis=1)



   A  B
0  3  15
1  4  24

處理缺失值

考慮以下帶有缺失值的DataFrame:

df = pd.DataFrame({"A":[3,pd.np.nan,5]})
df



   A
0  3.0
1  NaN
2  5.0

默認情況下, skipna=True ,這意味著忽略缺失值:

df.cumprod()   # skipna=True



   A
0  3.0
1  NaN
2  15.0

考慮缺失值:

df.cumprod(skipna=False)



   A
0  3.0
1  NaN
2  NaN

在這裏,請注意我們如何在第一個 NaN 之後得到 NaN

相關用法


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 | cumprod 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。