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法学Pandas 中的 series.cumprod() 方法是如何工作的？
通过在 Pandas Series 构造函数中使用 cumprod() 方法，我们可以找出给定序列对象的元素的累积乘积。
cumprod() 方法返回一个与原始输入序列对象长度相同的序列，包含累积乘积。
cumprod() 方法有三个参数：“axis”、“skipna”和附加关键字。“skipna”参数用于默认情况下排除缺失值，如果要包含这些缺失值，则将 skipna 参数设置为“False”。
示例 1
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# create a pandas Series object
series = pd.Series([5,np.nan,-2,10])
print(series)
print("Cumulative product: ",series.cumprod())解释
在下面的示例中，我们计算 Series 的累积乘积。它返回一个 Series，不改变第一个元素，第二个元素是第一个和第二个元素的乘积，第三个元素是第二个和第三个元素的乘积，以此类推。
输出
0 5.0 1 NaN 2 -2.0 3 10.0 dtype: float64 Cumulative product: 0 5.0 1 NaN 2 -10.0 3 -100.0 dtype: float64
默认情况下，cumprod() 方法在执行时不包含 Nan 值，因此第 1 个位置的 Nan 值保持不变。
示例 2
# importing required packages
import pandas as pd
import numpy as np
# create a pandas Series object
series = pd.Series([5,-3,np.nan,11,6])
print(series)
print("Cumulative product including NA: ",series.cumprod(skipna=False))解释
在这个例子中，我们通过将 skipna 值设置为 False 来计算 cumprod() 方法。这意味着它在执行时不会忽略 NA/空值。
输出
0 5.0 1 -3.0 2 NaN 3 11.0 4 6.0 dtype: float64 Cumulative product including NA: 0 5.0 1 -15.0 2 NaN 3 NaN 4 NaN dtype: float64
在上面的输出块中，我们可以看到给定序列对象的累积乘积。“2”索引位置之后，我们可以看到只有 Nan 值，这是因为空值与任何其他值的乘积都将只是空值。
更新于：2022年3月9日
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