本文主要是介绍Pandas实战100例 | 案例 87: 使用累计函数，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
案例 87: 使用累计函数
知识点讲解
累计函数在数据分析中非常有用，尤其是在分析时间序列数据或累积数据变化时。Pandas 提供了几种累计函数，如累计和、累计最大值和累计最小值。
- 使用累计函数:
cumsum(): 计算累计和。cummax(): 计算累计最大值。cummin(): 计算累计最小值。
示例代码
# 准备数据和示例代码的运行结果，用于案例 87# 示例数据
data_cumulative_functions = {'Values': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
}
df_cumulative_functions = pd.DataFrame(data_cumulative_functions)# 使用累计函数
df_cumulative_functions['Cumulative Sum'] = df_cumulative_functions['Values'].cumsum()
df_cumulative_functions['Cumulative Max'] = df_cumulative_functions['Values'].cummax()
df_cumulative_functions['Cumulative Min'] = df_cumulative_functions['Values'].cummin()df_cumulative_functions在这个示例中，我们计算了 Values 列的累计和、累计最大值和累计最小值。
示例代码运行结果
Values Cumulative Sum Cumulative Max Cumulative Min
0 1 1 1 1
1 2 3 2 1
2 3 6 3 1
3 4 10 4 1
4 5 15 5 1
5 6 21 6 1
6 7 28 7 1
7 8 36 8 1
8 9 45 9 1
9 10 55 10 1
这个结果展示了每一步的累计统计量。累计函数在分析时间序列数据、计算累积指标或识别趋势时非常有用。
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