pandas 累计值

pandas中可以使用cumsum()方法来计算累计值。该方法将返回一个新的Series或DataFrame，其中每个元素都是前面所有元素的累计和。例如，如果我们有一个名为df的DataFrame，我们可以使用df.cumsum()来计算每列的累计和。\[1\]
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- *1* *2* *3* [【Pandas总结】第九节 Pandas_累计与分组 pd.groupby()](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/127137917)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

pandas 累计求和

Pandas库是一个强大的数据处理工具，在Python中常用于数据分析。当你想要对DataFrame或Series中的数值列进行累计求和操作时，可以使用`cumsum()`函数。这个函数会计算序列中元素的累加和，从第一个元素开始逐项相加，并返回一个新的Series，新系列的第一项是原值，后续每一项都是前一项加上当前项的值。

例如，如果你有一个名为df['sales']的列，你想得到每行的销售总额累积，你可以这样做：

df['Cumulative_Sales'] = df['sales'].cumsum()

这将在df的新列'Cumulative_Sales'中存储销售总额的累计值。如果你只想对特定索引之前的部分求和，可以传递`axis=0`或`axis=1`（默认为0，即按行求和；1则按列求和），还有可选参数`skipna`（是否忽略NaN值，默认True）。

pandas 累计分布图

pandas是一个Python数据分析库，它提供了快速，灵活和富有表现力的数据结构，旨在使数据清洗和分析变得简单直观。累计分布图是一种用于表示累积分布函数的图形，它显示了变量小于或等于给定值的概率。在pandas中，可以使用cumsum()函数计算累积和，然后使用plot()函数绘制累积分布图。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")

# 计算累积分布
cumulative = data['column'].value_counts(normalize=True).sort_index().cumsum()

# 绘制累积分布图
plt.plot(cumulative.index, cumulative.values)
plt.title('Cumulative Distribution')
plt.xlabel('Column')
plt.ylabel('Probability')
plt.show()

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