series.cummax() 方法在 Pandas 中如何工作?
pandasserver side programmingprogramming更新于 2025/5/18 0:07:17
pandas Series.cummax() 方法用于查找系列对象中元素的累积最大值。
输出系列的长度与输入系列对象的长度相同。输出系列由 series.cummax() 方法返回，它由累积最大值组成，而第一个元素保持不变。
此方法采用三个参数，即"axis"、"skipna"和其他关键字。如果我们将"skipna"参数设置为"False"，则默认情况下会排除 Nan/null 值那么它就包含 Nan/null 值。
示例 1
# 导入所需包
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 pandas Series 对象
series = pd.Series([10,22,14,np.nan,41,12])
print(series)
print("Cumulative maximum: ",series.cummax())
解释
在此示例中，我们使用 python 列表创建了一个 pandas 系列。列表对象包含一个 Null 值和一些整数值。然后我们应用了 cummax() 方法，而不更改任何默认参数值。
输出
0 10.0 1 22.0 2 14.0 3 NaN 4 41.0 5 12.0 dtype: float64 Cumulative maximum: 0 10.0 1 22.0 2 22.0 3 NaN 4 41.0 5 41.0 dtype: float64
cummax 系列的第一个元素始终与原始系列具有相同的元素。默认情况下，cummax() 方法会跳过 Nan 值的执行，因此位置 3 处的 Nan 值将被忽略。
示例 2
# 导入所需包
import pandas as pd
import numpy as np
# 创建 pandas 系列对象
series = pd.Series([6,23,78,np.nan,89,34])
print(series)
print("Cumulative maximum: ",series.cummax(skipna=False))
解释
与前面的示例相同，这里我们也初始化了一个 pandas 系列对象。并应用 cummax() 方法，将 skipna 值从 True 设置为 False。这意味着它在执行时不会忽略 Null/Nan 值。
输出
0 6.0 1 23.0 2 78.0 3 NaN 4 89.0 5 34.0 dtype: float64 Cumulative maximum: 0 6.0 1 23.0 2 78.0 3 NaN 4 NaN 5 NaN dtype: float64
直到 Nan 值，我们得到了累积的最大元素。此后，我们只得到了 Nan 值，这是由于 NaN 与仅返回 NaN 的任何事物相比。
