pandas.Panel.cummax

Panel.cummax(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs) [source]

Возвращает кумуляльный максимум по оси DataFrame или Series.

Возвращает DataFrame или Series того же размера, содержащий кумуляльный максимум.

Параметры:	axis : {0 или ‘index’, 1 или ‘columns’}, по умолчанию 0 Индекс или имя оси. 0 эквивалентно None или ‘index’. skipna : boolean, по умолчанию True Исключить значения NA/null. Если вся строка/столбец состоит из NA, результат будет NA. *args, **kwargs : Дополнительные ключевые слова не оказывают влияния, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Возвращает:	cummax : DataFrame or Panel

См. также

pandas.core.window.Expanding.max

Аналогичная функциональность, но игнорирует значения NaN.

Panel.max

Возвращает максимум по оси Panel.

Panel.cummax

Возвращает кумуляльный максимум по оси Panel.

Panel.cummin

Возвращает кумуляльный минимум по оси Panel.

Panel.cumsum

Возвращает кумулятивную сумму по оси Panel.

Panel.cumprod

Возвращает кумулятивное произведение по оси Panel.

Примеры

Series

>>> 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

По умолчанию значения NA игнорируются.

>>> s.cummax()
0    2.0
1    NaN
2    5.0
3    5.0
4    5.0
dtype: float64

Чтобы включить значения NA в операцию, используйте skipna=False

>>> s.cummax(skipna=False)
0    2.0
1    NaN
2    NaN
3    NaN
4    NaN
dtype: float64

DataFrame

>>> 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

По умолчанию выполняется итерация по строкам и поиск максимального значения в каждом столбце. Это эквивалентно axis=None или axis='index'.

>>> df.cummax()
     A    B
0  2.0  1.0
1  3.0  NaN
2  3.0  1.0

Чтобы выполнить итерацию по столбцам и найти максимальное значение в каждой строке, используйте axis=1

>>> df.cummax(axis=1)
     A    B
0  2.0  2.0
1  3.0  NaN
2  1.0  1.0