這篇文章給大家介紹如何正確的使用Pandas_cum累積計算，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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Pandas主要統計特征函數：

方法名	函數功能
sum()	計算數據樣本的總和（按列計算）
mean()	計算數據樣本的算術平均數
var()	計算數據樣本的方差
std()	計算數據樣本的標準差
corr()	計算數據樣本的Spearman（Pearman）相關系數矩陣
cov()	計算數據樣本的協方差矩陣
skew()	樣本值的偏度（三階矩）
kurt()	樣本值的峰度（四階矩）
describe()	給出樣本的基本描述（基本統計量如均值、標準差等）

cum累積計算函數

cum系列函數是作為DataFrame或Series對象的方法出現的，因此命令格式為D.cumsum()

方法名	函數功能
cumsum()	依次給出前1、2、… 、n個數的和
cumprod()	依次給出前1、2、… 、n個數的積
cummax()	依次給出前1、2、… 、n個數的大值
cummin()	依次給出前1、2、… 、n個數的最小值

計算出前n項和：

D=pd.Series(range(0,20))
D.cumsum() 
0    0
1    1
2    3
3    6
....
19  190
dtype: int64

rolling滾動計算函數

rolling_系列是pandas的函數，不是DataFrame或Series對象的方法，其格式為pd.rolling_mean(D,k)，其中每k列計算一次平均值，滾動計算。

方法名	函數功能
rolling_sum()	計算數據樣本的總和（按列計算）
rolling_mean()	數據樣本的算術平均數
rolling_var()	計算數據樣本的方差
rolling_std()	計算數據樣本的標準差
rolling_corr()	計算數據樣本的Spearman（Pearman）相關系數矩陣
rolling_cov()	計算數據樣本的協方差矩陣
rolling_skew()	樣本值的偏度（三階矩）
rolling_kurt()	樣本值的峰度（四階矩）

依次對相鄰兩項求和：

pd.rolling_sum(D,2)
0   NaN  
1   1.0
2   3.0
3   5.0
4   7.0
....
19  37.0
dtype: float64

關于如何正確的使用Pandas_cum累積計算就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。

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