Pandas Cumsum ()

Pandas Cumsum () Программирование и разработка

Функция cumsum() в Pandas позволяет вычислить совокупную сумму по заданной оси.

Накопленная сумма относится к общей сумме данного набора данных в данный момент времени. Это означает, что общая сумма продолжает меняться по мере добавления или удаления новых данных.

Давайте обсудим, как использовать функцию cumsum() в Pandas.

Синтаксис функции

Синтаксис функции показан ниже:

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

Параметры функции

Функция принимает следующие параметры:

  1. axis— по какой оси выполняется накопительное сложение. По умолчанию ноль или столбцы.
  2. skipna— разрешает или запрещает нулевые строки или столбцы.
  3. **kwargs— Дополнительные аргументы ключевого слова.

Возвращаемое значение функции

Функция возвращает кумулятивную сумму DataFrame по указанной оси.

Пример

В приведенном ниже примере показано, как использовать функцию cumsum() в Pandas DataFrame.

Предположим, у нас есть образец DataFrame, как показано:

# import pandas
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
«student_1»[80, 67, 55, 89, 93],
«student__2»[76, 77, 50, 88, 76],
«student_3»[88, 67, 80, 90, 92],
«student_4»[70, 64, 70, 45, 60],
«student_5»[98, 94, 92, 90, 92]},
index=[,1,2,3,4])
df

Чтобы выполнить кумулятивную сумму по столбцам, мы можем сделать следующее:

df.cumsum(axis=)

Приведенный выше код должен вернуть:

Приведенный выше код должен вернуть

Обратите внимание, что значения в каждом столбце включают сумму предыдущих значений.

Чтобы работать со строками, вы можете установить ось как одну. Пример показан ниже:

Чтобы работать со строками, вы можете установить ось как одну

Заключение

В этой статье обсуждалось, как выполнить кумулятивную сумму по определенной оси в Pandas DataFrame с помощью функции cumsum().

Читайте также:  Лучшие языки программирования 2020 - спрос, работа, карьерный рост
Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий

Adblock
detector