pandas.Panel.cummax

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

Возвращает кумулятивный максимум по оси DataFrame или Series.

Возвращает DataFrame или Series того же размера, содержащие кумулятивный максимум.

Параметры:	axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0 Индекс или имя оси. 0 эквивалентно None или ‘index’. skipna : boolean, default 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 приниматься для совместимости с NumPy.
Возвращает:	cummax : DataFrame or Panel

См. также

core.window.Expanding.max

Аналогичная функциональность, но игнорирует NaN значения.

Panel.max

Возвращает максимум 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.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 итерируется по строкам и находит максимум 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 итерироваться по столбцам и находить максимум 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