python中cumsum函数_Python pandas.DataFrame.cumsum函数方法的使用

DataFrame.cumsum(self, axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

返回DataFrame或Series轴上的累计和。

返回包含累计和的相同大小的DataFrame或Series。

参数：axis ： {0或'index'，1或'columns'}，默认为0

索引或轴的名称。0相当于None或'index'。

skipna ：布尔值，默认为True

排除NA/null值。如果整行/列为NA，则结果为NA。

* args，** kwargs：

其他关键字无效，但可能与NumPy兼容。

返回：Series或DataFrame

例子

Series>>> s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0])

>>> s

0 2.0

1 NaN

2 5.0

3 -1.0

4 0.0

dtype: float64

默认情况下，忽略NA值>>> s.cumsum()

0 2.0

1 NaN

2 7.0

3 6.0

4 6.0

dtype: float64

要在操作中包含NA值，请使用 skipna=False>>> s.cumsum(skipna=False)

0 2.0

1 NaN

2 NaN

3 NaN

4 NaN

dtype: float64

DataFrame>>> df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],

... [3.0, np.nan],

... [1.0, 0.0]],

... columns=list('AB'))

>>> df

A B

0 2.0 1.0

1 3.0 NaN

2 1.0 0.0

默认情况下，迭代行并在每列中查找总和。这相当于axis=None或axis='index'>>> df.cumsum()

A B

0 2.0 1.0

1 5.0 NaN

2 6.0 1.0

要迭代列并在每行中查找总和，请使用 axis=1>>> df.cumsum(axis=1)

A B

0 2.0 3.0

1 3.0 NaN

2 1.0 1.0

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