Pandas Cumsum
Mit der Cumsum () -Funktion in Pandas können Sie die kumulative Summe über eine bestimmte Achse berechnen.
Die kumulative Summe bezieht sich auf die Gesamtsumme eines bestimmten Datensatzes zu einem bestimmten Zeitpunkt. Dies bedeutet, dass sich die Gesamtsumme weiter ändert, wenn neue Daten hinzugefügt oder entfernt werden.
Lassen Sie uns diskutieren, wie Sie die Funktion cumsum () in Pandas verwenden können.
Funktionssyntax
Die Funktionssyntax ist wie gezeigt:
| 1 | Datenrahmen.cumsum (axis = keine, Skipna = true, *args, ** kwargs) |
Funktionsparameter
Die Funktion akzeptiert die folgenden Parameter:
- Achse - entlang der Achse wird die kumulative Addition durchgeführt. Standardeinstellungen zu Null oder Spalten.
- Skippa - Ermöglicht oder unterscheidet Null Zeilen oder Spalten.
- ** Kwargs - Zusätzliche Keyword -Argumente.
Funktionsrückgabewert
Die Funktion gibt eine kumulative Summe eines Datenrahmens entlang der angegebenen Achse zurück.
Beispiel
Das folgende Beispiel zeigt, wie die Funktion cumsum () in Pandas DataFrame verwendet wird.
Angenommen, wir haben einen Beispieldatenrahmen wie gezeigt:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 | # Pandas importieren Pandas als PD importieren 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 = [0,1,2,3,4]) df |
Um die kumulative Summe über den Säulen durchzuführen, können wir Folgendes tun:
| 1 | df.Cumsum (Achse = 0) |
Der obige Code sollte zurückgeben:
Beachten Sie, dass die Werte in jeder Spalte die Gesamtzahl der vorherigen Werte enthalten.
Um auf den Zeilen zu arbeiten, können Sie die Achse als eine einstellen. Ein Beispiel ist wie gezeigt:
Abschluss
In diesem Artikel wurde erörtert.
Danke fürs Lesen!!