如何在Pandas DataFrame中创建累加和的新列-Python教程-PHP中文网

如何在Pandas DataFrame中创建累加和的新列

聖光之護

发布： 2025-08-25 22:50:05

原创

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如何在pandas dataframe中创建累加和的新列

本文旨在指导读者如何在Pandas DataFrame中创建一个新的列，该列的值是现有列的累加和。我们将使用Pandas的cumsum()函数来实现这一目标，并通过一个具体的示例演示其用法，同时解释相关的代码和注意事项，帮助读者快速掌握该技巧。

在数据分析和处理中，经常需要计算数据的累加和。Pandas库提供了强大的功能来处理此类任务。本文将介绍如何使用Pandas DataFrame创建一个新列，该列的值为现有列的累加和。

使用cumsum()函数

Pandas的cumsum()函数可以计算Series或DataFrame的累加和。要创建一个新的列，其值为现有列的累加和，只需将cumsum()函数应用于现有列，并将结果赋值给新的列名。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame(
    {
        "field": ["u", "v", "w", "x", "y"],
        "A": [60, 78, 42, 61, 36],
    }
)

# 创建新列B，其值为列A的累加和
df["B"] = df["A"].cumsum()

# 打印DataFrame
print(df)

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这段代码首先导入了Pandas库，然后创建了一个包含两列（field和A）的DataFrame。接下来，使用df["A"].cumsum()计算了列A的累加和，并将结果赋值给新的列B。最后，打印了DataFrame，可以看到新列B包含了列A的累加和。

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输出结果如下：

  field   A    B
0     u  60   60
1     v  78  138
2     w  42  180
3     x  61  241
4     y  36  277

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注意事项

cumsum()函数默认会忽略NaN值。如果DataFrame中包含NaN值，可以使用skipna=False参数来禁用此行为，并使累加和在遇到NaN值时也返回NaN。
cumsum()函数返回一个Series，可以直接赋值给DataFrame的新列。
cumsum()函数可以应用于DataFrame的多个列，只需分别对每个列调用cumsum()函数即可。

总结

本文介绍了如何使用Pandas的cumsum()函数在DataFrame中创建一个新的列，该列的值为现有列的累加和。这是一个简单而强大的技巧，可以用于各种数据分析和处理任务。掌握此技巧可以帮助您更有效地处理数据，并从中提取有价值的信息。

以上就是如何在Pandas DataFrame中创建累加和的新列的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！