pandas 0.23 - DataFrame.cumprod()
pandas.DataFrame.cumprod

pandas.DataFrame.cumprod
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DataFrame.cumprod(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)
[source] -
किसी DataFrame या श्रृंखला अक्ष पर संचयी उत्पाद लौटाएं।
संचयी उत्पाद युक्त एक ही आकार का डेटाफ़्रेम या श्रृंखला लौटाता है।
पैरामीटर: अक्ष : {0 या 'इंडेक्स', 1 या 'कॉलम'}, डिफ़ॉल्ट 0
अक्ष का नाम या नाम। 0 कोई नहीं या 'सूचकांक' के बराबर है।
स्किपना : बूलियन, डिफॉल्ट ट्रू
NA / शून्य मानों को छोड़ दें। यदि एक पूरी पंक्ति / स्तंभ NA है, तो परिणाम NA होगा।
* आर्ग्स, ** क्वार्ग्स:
अतिरिक्त कीवर्ड का कोई प्रभाव नहीं है, लेकिन NumPy के साथ संगतता के लिए स्वीकार किया जा सकता है।
यह दिखाता है: -
cumprod : Series or DataFrame
यह भी देखें
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pandas.core.window.Expanding.prod
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इसी तरह की कार्यक्षमता लेकिन
NaN
मूल्यों की उपेक्षा करता है। -
DataFrame.prod
- DataFrame अक्ष पर उत्पाद लौटाएं।
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DataFrame.cummax
- DataFrame अक्ष पर संचयी अधिकतम लौटें।
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DataFrame.cummin
- DataFrame अक्ष पर कम से कम संचयी लौटें।
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DataFrame.cumsum
- DataFrame अक्ष पर संचयी राशि लौटाएं।
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DataFrame.cumprod
- DataFrame अक्ष पर संचयी उत्पाद लौटाएं।
उदाहरण
शृंखला
>>> s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0]) >>> s 0 2.0 1 NaN 2 5.0 3 -1.0 4 0.0 dtype: float64
डिफ़ॉल्ट रूप से, NA मानों को अनदेखा किया जाता है।
>>> s.cumprod() 0 2.0 1 NaN 2 10.0 3 -10.0 4 -0.0 dtype: float64
ऑपरेशन में NA मान शामिल करने के लिए,
skipna=False
उपयोग करें>>> s.cumprod(skipna=False) 0 2.0 1 NaN 2 NaN 3 NaN 4 NaN dtype: float64
डेटा ढांचा
>>> df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0], ... [3.0, np.nan], ... [1.0, 0.0]], ... columns=list('AB')) >>> df A B 0 2.0 1.0 1 3.0 NaN 2 1.0 0.0
डिफ़ॉल्ट रूप से, पंक्तियों पर पुनरावृत्त होता है और प्रत्येक कॉलम में उत्पाद पाता है। यह
axis=None
याaxis='index'
बराबर है।>>> df.cumprod() A B 0 2.0 1.0 1 6.0 NaN 2 6.0 0.0
स्तंभों पर पुनरावृत्त करने और प्रत्येक पंक्ति में उत्पाद खोजने के लिए,
axis=1
उपयोग करें>>> df.cumprod(axis=1) A B 0 2.0 2.0 1 3.0 NaN 2 1.0 0.0
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