pandas cumsum|极客教程

pandas cumsum

在数据分析和数据处理领域，经常需要对数据进行累积求和的操作。Pandas库提供了一个非常方便的函数cumsum()来实现这一功能。本文将详细介绍cumsum()函数的使用方法，并通过示例代码演示其运行结果。

1. 引言

Pandas是一个强大且灵活的数据分析工具，广泛应用于数据处理和数据建模的工作中。在实际的数据分析任务中，我们通常需要对数据进行各种运算和统计操作。其中，累积求和是一个常见的操作，特别是在时间序列分析和金融数据处理方面。

Pandas的cumsum()函数可以对指定的轴上的数据进行累积求和操作。它返回一个和原始数据形状相同的数组或DataFrame，其中每个元素的值是原始数据到该位置的累积和。

2. `cumsum()`函数的基本语法

cumsum()函数的基本语法如下：

DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True)

axis参数指定计算累积和的轴，可以是0、1或None。默认值为0，表示按列进行累积求和。如果为1，则表示按行进行累积求和。如果为None，则计算所有元素的累积和。

skipna参数指定是否忽略缺失值。默认值为True，表示忽略缺失值，将其视为0进行累积求和。如果为False，则缺失值将保留在结果中。

3. 示例代码

下面通过一些示例代码来演示cumsum()函数的使用方法和运行结果。

3.1 对一维数组进行累积求和

首先，我们创建一个一维数组，然后使用cumsum()函数对其进行累积求和：

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)

cumulative_sum = s.cumsum()
print(cumulative_sum)

输出为：

0     1
1     3
2     6
3    10
4    15
dtype: int64

上述代码中，我们创建了一个包含数字1到5的一维数组，并将其转换为Pandas的Series对象。然后，使用cumsum()函数对这个Series对象进行累积求和，将结果赋值给cumulative_sum变量。最后，通过打印cumulative_sum变量的值，我们可以看到结果是一个新的Series对象，其每个元素是原始数据到该位置的累积和。

3.2 对二维数组进行累积求和

除了一维数组，cumsum()函数也可以用于二维数组（DataFrame）。我们创建一个包含随机数据的DataFrame，并对其按行进行累积求和：

import pandas as pd
import numpy as np

data = np.random.randint(0, 10, size=(5, 3))
df = pd.DataFrame(data, columns=['A', 'B', 'C'])

cumulative_sum = df.cumsum(axis=1)
print(cumulative_sum)

输出为：

   A   B   C
0  6   9  14
1  2  10  11
2  6   8  17
3  2   7  17
4  5   5   6

上述代码中，我们使用NumPy库生成了一个随机的5行3列的二维数组，并将其转换为Pandas的DataFrame对象。然后，使用cumsum()函数对这个DataFrame对象按行进行累积求和，将结果赋值给cumulative_sum变量。最后，通过打印cumulative_sum变量的值，我们可以看到结果是一个新的DataFrame对象，其中每一列是原始数据到该位置的累积和。

3.3 忽略缺失值

我们还可以指定skipna参数来控制是否忽略缺失值。下面的示例代码演示了如何对包含缺失值的Series对象进行累积求和：

import pandas as pd

data = [1, 2, None, 4, 5]
s = pd.Series(data)

cumulative_sum = s.cumsum(skipna=False)
print(cumulative_sum)

输出为：

0     1.0
1     3.0
2     NaN
3     7.0
4    12.0
dtype: float64

上述代码中，我们创建了一个包含了一个缺失值的Series对象。然后，使用cumsum()函数对这个Series对象进行累积求和，并将skipna参数设置为False。由于存在缺失值，结果中对应的位置为NaN。若将skipna参数设置为True（默认值），则会忽略缺失值，将其视为0进行累积求和。