用凡科做网站好弄吗西地那非

Pandas2.2 DataFrame

Computations descriptive stats

方法	描述
DataFrame.abs()	用于返回 DataFrame 中每个元素的绝对值
DataFrame.all([axis, bool_only, skipna])	用于判断 DataFrame 中是否所有元素在指定轴上都为 True
DataFrame.any(*[, axis, bool_only, skipna])	用于判断 DataFrame 中是否至少有一个元素在指定轴上为 True
DataFrame.clip([lower, upper, axis, inplace])	用于截断（限制）DataFrame 中的数值
DataFrame.corr([method, min_periods, …])	用于计算 DataFrame 中各列之间的相关系数矩阵（Correlation Matrix）
DataFrame.corrwith(other[, axis, drop, …])	用于计算当前 DataFrame 的每一列（或行）与另一个 Series 或 DataFrame 中对应列的相关系数
DataFrame.count([axis, numeric_only])	用于统计 DataFrame 中每列或每行的非空（非 NaN）元素数量
DataFrame.cov([min_periods, ddof, numeric_only])	用于计算 DataFrame 中每对列之间的协方差
DataFrame.cummax([axis, skipna])	用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最大值（cumulative maximum）
DataFrame.cummin([axis, skipna])	用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最小值（cumulative minimum）
DataFrame.cumprod([axis, skipna])	用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计乘积（cumulative product）

pandas.DataFrame.cumprod()

pandas.DataFrame.cumprod() 方法用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计乘积（cumulative product）。该方法返回一个与原 DataFrame 形状相同的对象，每个位置上的值是到该位置为止所有元素的乘积。

---

参数说明：

1. axis：{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

   • 指定计算方向：
     • 0 或 'index'：按列计算（对每一列从上往下累计）
     • 1 或 'columns'：按行计算（对每一行从左往右累计）

2. skipna：bool, default True

   • 如果为 True，则忽略 NaN 值；
   • 如果为 False，遇到 NaN 则结果也为 NaN。

---

示例代码 1：默认参数（按列累计乘积）

import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4],'B': [10, 20, 30, 40]
})result = df.cumprod()
print(result)

输出结果：

    A      B
0   1     10
1   2    200
2   6   6000
3  24  240000

---

示例代码 2：按行累计乘积（axis=1）

result = df.cumprod(axis=1)
print(result)

输出结果：

    A     B
0   1    10
1   2    40
2   3    90
3   4   160

---

示例代码 3：包含 NaN 值时 skipna=False 的影响

import numpy as npdf_with_nan = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4],'B': [None, 2, 3, 4]
})result = df_with_nan.cumprod(skipna=False)
print(result)

输出结果：

     A    B
0  1.0  NaN
1  2.0  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN

---

总结：

• cumprod() 适用于需要追踪序列中数值累积效果的场景，如复利计算、连续增长倍数等。
• 注意数据类型溢出问题，大数据量相乘可能导致整型/浮点型溢出（inf）。