pandas.Panel.cumprod

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

Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.

Возвращает DataFrame или Series того же размера, содержащий кумулятивное произведение.

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 содержит значения NA, результат будет NA. *args, **kwargs : Дополнительные ключевые слова не имеют эффекта, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Возвращает:	cumprod : DataFrame or Panel

См. также

pandas.core.window.Expanding.prod

Аналогичная функциональность, но игнорирует NaN значения.

Panel.prod

Возвращает произведение 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.cumprod()
0     2.0
1     NaN
2    10.0
3   -10.0
4    -0.0
dtype: float64

Чтобы включить значения NA в операцию, используйте skipna=False

>>> s.cumprod(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 итерируется по строкам и находит произведение в каждом столбце. Это эквивалентно axis=None или axis='index'.

>>> df.cumprod()
     A    B
0  2.0  1.0
1  6.0  NaN
2  6.0  0.0

Чтобы итерироваться по столбцам и находить произведение в каждой строке, используйте axis=1

>>> df.cumprod(axis=1)
     A    B
0  2.0  2.0
1  3.0  NaN
2  1.0  0.0