這篇文章給大家介紹如何正確的使用Pandas_cum累積計算，內(nèi)容非常詳細(xì)，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(tǒng)計特征函數(shù)：

方法名	函數(shù)功能
sum()	計算數(shù)據(jù)樣本的總和（按列計算）
mean()	計算數(shù)據(jù)樣本的算術(shù)平均數(shù)
var()	計算數(shù)據(jù)樣本的方差
std()	計算數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差
corr()	計算數(shù)據(jù)樣本的Spearman（Pearman）相關(guān)系數(shù)矩陣
cov()	計算數(shù)據(jù)樣本的協(xié)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(tǒng)計量如均值、標(biāo)準(zhǔn)差等）

cum累積計算函數(shù)

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

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

rolling_系列是pandas的函數(shù)，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(shù)功能
rolling_sum()	計算數(shù)據(jù)樣本的總和（按列計算）
rolling_mean()	數(shù)據(jù)樣本的算術(shù)平均數(shù)
rolling_var()	計算數(shù)據(jù)樣本的方差
rolling_std()	計算數(shù)據(jù)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差
rolling_corr()	計算數(shù)據(jù)樣本的Spearman（Pearman）相關(guān)系數(shù)矩陣
rolling_cov()	計算數(shù)據(jù)樣本的協(xié)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

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