pandas cumsum
时间: 2023-11-03 17:58:29 浏览: 160
pandas中的cumsum函数用于计算累计和。它可以对Series或DataFrame对象中的数据进行逐个累计求和,并返回一个具有相同形状的新对象。对于Series对象,cumsum函数将返回一个包含每个元素累计和的新Series对象。对于DataFrame对象,cumsum函数将沿着指定的轴对每一列进行逐个累计求和。如果没有指定轴参数,则默认沿着列的方向进行累计求和。
在你提供的代码示例中,arr是一个由numpy数组生成的DataFrame对象。通过调用cumsum函数,可以对arr中的每一列进行逐个累计求和。这将返回一个新的DataFrame对象,其中每个元素都是该列中当前位置及之前位置的元素的和。
以下是使用cumsum函数对DataFrame对象进行累计求和的代码示例:
```python
arr.cumsum()
```
相关问题
pandas的cumsum
pandas的cumsum函数用于计算指定轴上的累计和。它将返回一个具有相同形状和索引的新Series或DataFrame,其中每个元素都是该位置之前所有元素的累计和。
使用方式如下:
对于Series对象,可以直接调用cumsum方法:
```python
import pandas as pd
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
cumulative_sum = s.cumsum()
print(cumulative_sum)
```
对于DataFrame对象,可以通过指定轴参数来计算每列或每行的累计和:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
cumulative_sum_columns = df.cumsum(axis=0) # 按列计算
cumulative_sum_rows = df.cumsum(axis=1) # 按行计算
print(cumulative_sum_columns)
print(cumulative_sum_rows)
```
这样就可以得到每个位置之前的累计和。希望能帮到你!如果还有其他问题,请随时提问。
pandas的cumsum和sum的区别
`cumsum()` 和 `sum()` 都是 Pandas DataFrame 中用于计算数据列的函数,但它们的计算方式不同。
`sum()` 是计算指定列的总和,返回一个标量值。例如:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
total = data['value'].sum()
print(total) # 输出:15
```
`cumsum()` 则是计算指定列的累计和,返回一个与原 DataFrame 大小相同的新 DataFrame。例如:
```
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'value': [1, 2, 3, 4, 5]})
cumulative_sum = data['value'].cumsum()
print(cumulative_sum) # 输出:0 1
# 1 3
# 2 6
# 3 10
# 4 15
```
因此,`sum()` 返回一个标量值,而 `cumsum()` 返回一个新的 DataFrame,其中每个元素是指定列前面所有元素的累计和。
阅读全文
相关推荐















