pandas 求行累计

在使用pandas进行行累计时，可以采用以下几种方法：

1. 方法一: 使用`cumsum()`函数对每一行进行累计求和操作。

df['累计总分'] = df.iloc[:, 2:].cumsum(axis=1)

2. 方法二: 使用`expanding()`函数对每一行进行累计求和操作。

df['累计总分'] = df.iloc[:, 2:].expanding(axis=1).sum()

3. 方法三: 使用循环遍历每一行，对每行的数据进行累计求和操作。

for index, row in df.iterrows():
    df.loc[index, '累计总分'] = row

相关问题

pandas怎么加工累计客户数这个指标

您可以使用 pandas 中的 groupby 和 cumcount 方法来计算累计客户数。具体实现如下：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'customer_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        'date': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-04', '2021-01-05', '2021-01-05']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按日期分组，并计算每个分组中客户的累计数量
df['cumulative_customers'] = df.groupby('date').cumcount() + 1

print(df)

输出结果如下：

   customer_id        date  cumulative_customers
0            1  2021-01-01                     1
1            2  2021-01-01                     2
2            3  2021-01-02                     1
3            4  2021-01-02                     2
4            5  2021-01-03                     1
5            6  2021-01-03                     2
6            7  2021-01-04                     1
7            8  2021-01-04                     2
8            9  2021-01-05                     1
9           10  2021-01-05                     2

pandas横向累计求积的内置函数

pandas中横向累计求积的内置函数是`cumprod()`，该函数可以对DataFrame中的每一列进行累计求积操作，返回一个新的DataFrame对象。具体用法如下：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 对每一列进行横向累计求积操作
result = df.cumprod(axis=0)

# 打印结果
print(result)

输出结果为：

   A   B
0  1   4
1  2  20
2  6 120

上述代码中，`cumprod()`函数的`axis`参数默认为0，表示对每一列进行累计求积操作。如果要对每一行进行累计求积操作，可以将`axis`参数设置为1。