pandas.Series.cumprod

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

Возвращает кумулятивное произведение по оси DataFrame или Series.

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

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 содержит значения NA, результат будет NA. *args, **kwargs : Дополнительные ключевые слова не имеют эффекта, но могут быть приняты для совместимости с NumPy.
Возвращает:	скаляр или Series

См. также

core.window.Expanding.prod

Аналогичная функциональность, но игнорирует NaN значения.

Series.prod

Возвращает произведение по оси Series.

Series.cummax

Возвращает кумуляльный максимум по оси Series.

Series.cummin

Возвращает кумуляльный минимум по оси Series.

Series.cumsum

Возвращает кумулятивную сумму по оси Series.

Series.cumprod

Возвращает кумулятивное произведение по оси Series.

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