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, содержащие кумулятивную сумму.

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

См. также

core.window.Expanding.sum

Аналогичная функциональность, но игнорирует значения NaN.

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 находить 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