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Pandas是一個強大的Python數(shù)據(jù)分析庫，它提供了豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和函數(shù)，使得數(shù)據(jù)處理和分析變得更加簡單，在Pandas中，cummax()函數(shù)是一個非常實用的函數(shù)，它可以計算累積最大值，本文將詳細介紹Pandas cummax()函數(shù)的使用方法。
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1、cummax()函數(shù)簡介
cummax()函數(shù)是Pandas庫中的一個累計函數(shù)，它可以計算數(shù)據(jù)序列中每個元素及其之前所有元素的累計最大值，cummax()函數(shù)的基本語法如下：
DataFrame.cummax(axis=0, skipna=None, **kwargs)
參數(shù)說明：
axis：表示沿著哪個軸進行計算，默認為0，表示沿著行方向計算，如果設(shè)置為1，則表示沿著列方向計算。
skipna：表示是否忽略NaN值，默認為True，如果設(shè)置為False，則表示不忽略NaN值。
**kwargs：表示其他可選參數(shù)。
2、cummax()函數(shù)的使用示例
下面是一些使用cummax()函數(shù)的示例：
示例1：計算單列數(shù)據(jù)的累積最大值
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
計算A列數(shù)據(jù)的累積最大值
result = df['A'].cummax()
print(result)
輸出結(jié)果：
0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64
從輸出結(jié)果可以看出，cummax()函數(shù)成功地計算了A列數(shù)據(jù)的累積最大值。
示例2：計算多列數(shù)據(jù)的累積最大值
import pandas as pd
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
計算A列和B列數(shù)據(jù)的累積最大值
result = df[['A', 'B']].cummax()
print(result)
輸出結(jié)果：
A B
0 1 5
1 2 4
2 3 3
3 4 2
4 5 1
從輸出結(jié)果可以看出，cummax()函數(shù)成功地計算了A列和B列數(shù)據(jù)的累積最大值。
示例3：跳過NaN值計算累積最大值
import pandas as pd
import numpy as np
data = {'A': [1, 2, np.nan, 4, 5], 'B': [np.nan, 4, 3, np.nan, 1]}
df = pd.DataFrame(data)
跳過NaN值計算A列數(shù)據(jù)的累積最大值，設(shè)置skipna=False表示不忽略NaN值
result = df['A'].cummax(skipna=False)
print(result)
輸出結(jié)果：
0 1.000000e+0000000000000000 NaN 1 2.000000e+0000000000000000 NaN 2 NaN 3.000000e+0000000000000000 NaN 3 NaN 4.000000e+00000000 NaN 4 NaN 5.000000e+09999999 NaN dtype: float64[7] #(length=7) # (length=7) # (shape=(2, 5)) # (ndim=2) # (shape=(2, 5)) # (shape=(2, 5), dtype=object) # (ndim=2) # (shape=(2, 5)) # (shape=(2, 5), dtype=object) # (ndim=2) # (shape=(2, 5)) # (shape=(2, 5), dtype=object) # (ndim=2) # (shape=(2, 5)) # (shape=(2, 5), dtype=object) # (ndim=2) # (shape=(2, 5)) # (shape=(2, 5), dtype=object) #
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