python 使用pandas计算累积求和的方法

当我们需要对一个数据集进行累计求和操作时，可以使用pandas的cumsum（）方法，该方法可以将数据集中的每一个值依次累加起来并返回一个新的序列。

以下是使用pandas计算累加和的完整攻略：

确定数据源

首先要确定我们要对哪些数据进行累计求和，可以使用Numpy或读取csv文件等方式获取数据。

例如，我们想要求累计某一列数据的和，可以先使用pandas读取一份csv文件：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

这里的文件名我们假设为data.csv。

对数据集进行累加和操作

有了数据源，我们就可以使用cumsum函数对指定列进行累计求和操作了。cumsum函数可以针对DataFrame或Series进行操作。

1. 针对Series的cumsum方法

如果我们只需要针对数据集的一列进行累计求和操作，可以使用Series自带的cumsum方法。

import pandas as pd

# 创建Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])

# 使用cumsum方法计算累计和
cumsum_result = s.cumsum()
print(cumsum_result)
# 结果为：
# 0     1
# 1     3
# 2     6
# 3    10
# dtype: int64

以上代码中，我们创建了一个简单的Series，然后使用cumsum方法计算了累计和，并将结果输出。

2. 针对DataFrame的cumsum方法

如果我们需要对数据集的多列进行累计求和，或者需要对数据集的某个子集进行累计求和，可以使用DataFrame自带的cumsum方法。

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': [5, 6, 7, 8],
    'C': [9, 10, 11, 12]
})

# 使用cumsum方法计算累计和
cumsum_result = df.cumsum()
print(cumsum_result)
# 结果为：
#    A   B   C
# 0  1   5   9
# 1  3  11  19
# 2  6  18  30
# 3  10  26  42

# 计算子集累计和
subset_cumsum = df[['A', 'B']].cumsum()
print(subset_cumsum)
# 结果为：
#    A   B
# 0  1   5
# 1  3  11
# 2  6  18
# 3  10  26

以上代码中，我们创建了一个简单的DataFrame，然后使用cumsum方法计算了整个数据集的累计和，以及数据集的一部分的累计和，并将结果输出。

这样，我们就可以使用pandas的cumsum方法对数据集进行累计求和操作了。