Python Pandas dataframe.cumprod()

Python是一种进行数据分析的伟大语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个，它使导入和分析数据变得更加容易。

Pandas dataframe.cumprod()用于查找迄今为止在任何axis上看到的数值的累积乘积。
每个单元格都填上了迄今为止看到的数值的累积乘积。

语法: DataFrame.cumprod(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

参数:
axis： {指数（0），列（1）}。
skipna : 排除NA/null值。如果整个行/列是NA，结果将是NA。

例子#1：使用cumprod()函数来寻找迄今为止沿索引axis看到的数值的累积乘积。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4],
                   "B":[11, 2, 4, 3],
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]})
  
# Print the dataframe
df

输出 :

Python Pandas dataframe.cumprod()

现在找出迄今为止在索引axis上看到的数值的累积乘积

# To find the cumulative prod
df.cumprod(axis = 0)

输出 :
Python Pandas dataframe.cumprod()

例子2：使用cumprod()函数找到迄今为止沿柱axis看到的数值的累积乘积。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, 6, 4], 
                   "B":[11, 2, 4, 3],
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, 8]})
  
# cumulative product along column axis
df.cumprod(axis = 1)

输出 :

Python Pandas dataframe.cumprod()

示例#3：使用cumprod()函数，在一个数据帧中找到迄今沿索引axis看到的数值的累积乘积，数据帧中存在NaN值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Creating the dataframe
df = pd.DataFrame({"A":[5, 3, None, 4],
                   "B":[None, 2, 4, 3], 
                   "C":[4, 3, 8, 5], 
                   "D":[5, 4, 2, None]})
  
# To find the cumulative product
df.cumprod(axis = 0, skipna = True)