Pandas 数据帧cumprod()方法

原文：https://www.studytonight.com/pandas/pandas-dataframe-cumprod-method

在本教程中，我们将学习 PandasDataFrame.cumprod()方法。它给出了数据帧或序列轴上的累积积。它返回包含cumulative product的相同大小的数据帧或序列。

下图显示了 PandasDataFrame.cumprod()方法的语法。

语法

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

参数:

轴: {0 或'索引'，1 或'列' }，默认为 0。轴的索引或名称。0 相当于“无”或“索引”。

skipna: bool，默认为 True。排除无/空值。如果整行/整列为“无”，结果将为“无”。

*args，kwargs** :额外的关键词没有效果，但是为了与 NumPy 兼容，可能会被接受。

示例 1:找到数据帧的累积乘积

下面的例子显示了如何使用DataFrame.cumprod()方法找到数据帧在索引轴上的累计乘积。

import pandas as pd  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4], "B":[5, 6, 7, 8]})
print(df)
print("-----------Finding cumulative product-------")
print(df.cumprod(axis = 0))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

A B 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 -寻找累计产品- A B 0 1 5 1 2 30 2 6 210 3 24 1680

示例 2:找到数据帧的累积乘积

下面的例子展示了如何使用DataFrame.cumprod()方法找到数据帧在列轴上的累计乘积。

import pandas as pd  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4], "B":[5, 6, 7, 8]})
print(df)
print("-----------Finding cumulative product-------")
print(df.cumprod(axis = 1))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

A B 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3 4 8 -寻找累计积- A B 0 1 5 1 2 12 2 3 21 3 4 32

示例 3:找到数据帧的累积乘积

下面的例子显示了如何使用DataFrame.cumprod()方法找到索引轴上具有空值的数据帧的累积乘积。

import pandas as pd  
# Creating the dataframe 
df = pd.DataFrame({"A":[1, 2, 3, 4], "B":[5, 6, None, 8]}) 
print(df)
print("-----------Finding cumulative product-------")
print(df.cumprod(skipna=False))

一旦我们运行该程序，我们将获得以下输出。

A B 0 1 5.0 1 2 6.0 2 3 NaN 3 4 8.0 -寻找累计乘积- A B 0 1 5.0 1 2 30.0 2 6 NaN 3 24 NaN

结论

在本教程中，我们学习了 PandasDataFrame.cumprod()方法。我们学习了语法、参数，通过求解例子，我们理解了DataFrame.cumprod()方法。