pandas.Panel.cumsum

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

Возвращение кумулятивной суммы по оси DataFrame или Series.

Возвращает DataFrame или Series того же размера, содержащий кумулятивную сумму.

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 NA, результат будет NA. *args, **kwargs : Дополнительные ключевые слова не оказывают влияния, но могут приниматься для совместимости с NumPy.
Возвращает:	cumsum : DataFrame or Panel

См. также

pandas.core.window.Expanding.sum

Аналогичная функция, но игнорирует NaN значения.

Panel.sum

Возвращает сумму по оси Panel.

Panel.cummax

Возвращает кумулятивный максимум по оси Panel.

Panel.cummin

Возвращает кумулятивный 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.cumsum()
0    2.0
1    NaN
2    7.0
3    6.0
4    6.0
dtype: float64

Чтобы включить значения NA в операцию, используйте skipna=False

>>> s.cumsum(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 сумму в каждом столбце. Это эквивалентно axis=None или axis='index'.

>>> df.cumsum()
     A    B
0  2.0  1.0
1  5.0  NaN
2  6.0  1.0

Чтобы итерироваться по столбцам и найти сумму в каждой строке, используйте axis=1

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