df=df.cumsum()
时间: 2023-10-26 08:40:40 浏览: 42
这段代码是将 DataFrame 中的每一列按照行累加,得到一个新的 DataFrame。
例如,如果 DataFrame 中有两列 A 和 B,其中 A 列的值为 [1, 2, 3],B 列的值为 [4, 5, 6],那么执行 df.cumsum() 后得到的新 DataFrame 中 A 列的值为 [1, 3, 6],B 列的值为 [4, 9, 15]。这里的累加是指对于每一行,将该行及之前的所有行的对应列的值相加得到新的值。
需要注意的是,cumsum() 方法只能作用于数值型数据。如果 DataFrame 的某些列是字符串或其他类型,则会报错。
相关问题
np.random.seed(1) df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) df = df.cumsum() df.head()
这段代码的作用是生成一个随机数矩阵,然后对矩阵进行累加操作,最后将其转化为一个 Pandas 数据框并输出前五行。其中,np.random.seed(1) 的作用是设置随机种子,保证每次运行代码时生成的随机数矩阵都是一样的。df = pd.DataFrame(np.random.randn(100,4),index=ts.index,columns=list("ABCD")) 的作用是生成一个 100 行 4 列的随机数矩阵,并将其转化为一个 Pandas 数据框,其中 index 参数的值来源于变量 ts,columns 参数则是将列标签设置为了 A、B、C、D 四个字母。df = df.cumsum() 的作用是对随机数矩阵进行累加操作,最后生成一个累加后的矩阵。df.head() 的作用是输出累加后的矩阵的前五行。
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 6), index=ts.index, columns=list("ABCDef")) df = df.cumsum() df.plot() plt.show() 什么意思
这段代码使用了 Python 的 pandas 和 matplotlib 库来生成一个随机数的 DataFrame,并对其进行累加求和,然后将其绘制成折线图并显示出来。
具体来说,第一行代码中,使用了 NumPy 库生成了一个大小为 1000 行 6 列的随机数矩阵,并将其转换成了 pandas 的 DataFrame 对象。其中,index 参数使用了一个名为 ts 的变量作为索引,而 columns 参数则指定了 DataFrame 中每一列的名称。
第二行代码中,使用了 DataFrame 对象的 cumsum() 方法对每一行数据进行了累加求和操作,得到了一个新的 DataFrame 对象。
第三行代码中,使用了 DataFrame 对象的 plot() 方法将其绘制成折线图,并使用 plt.show() 将其显示出来。其中,plot() 方法中没有指定具体的 x 轴和 y 轴,因此它会默认使用 DataFrame 对象的索引作为 x 轴,每一列的数据作为 y 轴。
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