df.apply(np.cumsum)
时间: 2023-12-02 16:04:32 浏览: 43
这行代码使用 pandas 库中的 apply() 方法对 DataFrame 中的每一列进行累加操作,即对每一列中的所有元素依次求累计和。numpy 库中的 cumsum() 方法用于对一维数组进行累加操作,返回一个数组,其中每个元素都是原数组中该位置之前所有元素的和。因此,np.cumsum 作为 apply() 方法的参数,表示对每一列应用 numpy 库中的 cumsum() 方法。
相关问题
df.cumsum()
在 Pandas 中,cumsum() 函数返回沿指定轴的元素的累积和。具体而言,它返回一个与原始 DataFrame 或 Series 具有相同形状的对象,其中每个元素都是自身及其在该轴上之前所有元素的总和。
示例代码:
```python
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
cumulative_sum = df.cumsum()
print(cumulative_sum)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 3 9
2 6 15
```
df=df.cumsum()
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。