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

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

每列的累計和

要計算每列的累積和：

df.cumsum()



   A  B
0  3  5
1  7  11

每行的累計和

計算每行的累積和：

df.cumsum(axis=1)



   A  B
0  3  8
1  4  10

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 ，這意味著跳過缺失值並且不會改變總和：

df.cumsum()   # skipna=True



   A
0  3.0
1  NaN
2  8.0

考慮缺失值：

df.cumsum(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 。這是因為 Pandas 中的標量和 NaN 之和是 NaN ，即：

5 + pd.np.NaN



nan