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：

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

相关问题

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。

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。