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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）

pandas.DataFrame.cummax()

pandas.DataFrame.cummax() 方法用于计算 DataFrame 中每列或每行的累计最大值（cumulative maximum）。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最大值。

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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。

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示例代码 1：默认参数（按列累计最大值）

import pandas as pd
import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A': [1, 3, 2, 5, 4],'B': [10, 8, 6, 9, 7],'C': [5, 4, 3, 2, 1]
})result = df.cummax()
print(result)

输出结果：

   A   B  C
0  1  10  5
1  3  10  5
2  3  10  5
3  5  10  5
4  5  10  5

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示例代码 2：按行累计最大值（axis=1）

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

输出结果：

    A   B   C
0   1  10  10
1   3   8   8
2   2   6   6
3   5   9   9
4   4   7   7

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示例代码 3：包含 NaN 值时 skipna=False 的影响

df_with_nan = pd.DataFrame({'A': [1, 3, None, 5, 4],'B': [None, 8, 6, None, 7]
})result = df_with_nan.cummax(skipna=False)
print(result)

输出结果：

     A    B
0  1.0  NaN
1  3.0  NaN
2  NaN  NaN
3  NaN  NaN
4  4.0  7.0

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总结：

• cummax() 是一种非常实用的方法，用于观察数据随时间或其他维度变化时的“历史峰值”。
• 常用于金融、监控等场景中追踪最高记录。