python dataframe累乘

在Python中，DataFrame类型的对象可以使用prod()函数进行累乘操作。prod()函数默认是对所有的行进行操作，如果需要对列进行操作，可以使用axis参数指定轴向。根据引用中的例子，执行myDF.prod(axis=0)会得到每一列的累乘结果，而执行myDF.prod(axis=1)会得到每一行的累乘结果。所以选项C是错误的，第二次执行完，一共有2个结果。选项A是正确的，第一次执行完，一共有3个结果。选项B是正确的，第二次执行完，第二行的结果为6000。选项D是正确的，myDF是2行3列的数据框。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [对DataFrame各行列累乘：prod()函数](https://blog.csdn.net/liujingwei8610/article/details/127582786)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Python学习笔记——dataframe基础常用操作](https://blog.csdn.net/weixin_45880459/article/details/127263215)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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