資料結構
網路
關係資料庫管理系統 (RDBMS)
作業系統
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C語言程式設計
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理學
化學
生物學
數學
英語
經濟學
心理學
社會學
服裝學
法學Pandas 中的 series.cumprod() 方法是如何工作的？
透過在 Pandas Series 建構函式中使用 cumprod() 方法，我們可以找出給定序列物件的元素的累積乘積。
cumprod() 方法返回一個與原始輸入序列物件長度相同的序列，包含累積乘積。
cumprod() 方法有三個引數：“axis”、“skipna”和附加關鍵字。“skipna”引數用於預設情況下排除缺失值，如果要包含這些缺失值，則將 skipna 引數設定為“False”。
示例 1
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# create a pandas Series object
series = pd.Series([5,np.nan,-2,10])
print(series)
print("Cumulative product: ",series.cumprod())解釋
在下面的示例中，我們計算 Series 的累積乘積。它返回一個 Series，不改變第一個元素，第二個元素是第一個和第二個元素的乘積，第三個元素是第二個和第三個元素的乘積，以此類推。
輸出
0 5.0 1 NaN 2 -2.0 3 10.0 dtype: float64 Cumulative product: 0 5.0 1 NaN 2 -10.0 3 -100.0 dtype: float64
預設情況下，cumprod() 方法在執行時不包含 Nan 值，因此第 1 個位置的 Nan 值保持不變。
示例 2
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# create a pandas Series object
series = pd.Series([5,-3,np.nan,11,6])
print(series)
print("Cumulative product including NA: ",series.cumprod(skipna=False))解釋
在這個例子中，我們透過將 skipna 值設定為 False 來計算 cumprod() 方法。這意味著它在執行時不會忽略 NA/空值。
輸出
0 5.0 1 -3.0 2 NaN 3 11.0 4 6.0 dtype: float64 Cumulative product including NA: 0 5.0 1 -15.0 2 NaN 3 NaN 4 NaN dtype: float64
在上面的輸出塊中，我們可以看到給定序列物件的累積乘積。“2”索引位置之後，我們可以看到只有 Nan 值，這是因為空值與任何其他值的乘積都將只是空值。
更新於：2022年3月9日
274 次瀏覽
廣告