Pandas.DataFrame.cummax() 累积最大值 详解 含代码 含测试数据集 随Pandas版本持续更新

关于Pandas版本： 本文基于 pandas2.2.0 编写。

关于本文内容更新： 随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。

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Pandas.DataFrame.cummax()

Pandas.DataFrame.cummax 方法用于返回行或列每一个元素与前面所有元素的累积最大值。

⚠️ 注意 :

1. 字符串可以求累积最大值，其大小是根据字符编码决定的。 ^例2

   • 字符串不能和任何其他类型数据混用，比如 缺失值、数值，否则报错 TypeError

计算公式：

• 累积最大值计算公式：

  $M_i=\max (x_1,x_2,\dots ,x_i)$

  $M_i$ 表示当前位置的累积最大值，$\max (x_1,x_2,\dots ,x_i)$ 表示从起始位置到当前位置的所有元素的最大值。

语法：

DataFrame.cummax(axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

返回值：

• Series or DataFrame

参数说明：

axis 指定计算方向（行或列）

• axis : {0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0

  axis 参数，用于指定计算方向，即按行计算或按列计算累积最大值：

  • 如果是 Series 此参数无效，将始终保持 axis=0，即计算整列的累积最大值。^例1
  • 如果是 DataFrame 默认为 axis=0 即计算每一列的累积最大值。并有以下参值可选:
    • 0 or ‘index’: 计算每列的累积最大值。 ^例3
    • 1 or ‘columns’： 计算每行的累积最大值。^例4

skipna 忽略缺失值

• skipna : bool, default True >

  skipna 参数，用于指定求累积最大值的时候是否忽略缺失值,默认 skipna=True 表示忽略缺失值：

  • True： 忽略缺失值。当遇到缺失值，会跳过缺失值，以缺失值上面的最近有效值继续后面的计算。 ^例5
  • False: 不忽略缺失。但是后面的所有结果将都是缺失值。^例6

*args,**kwargs

• 为了保持与 Numpy 的兼容性而保留的参数，一般不需要传递任何内容。

相关方法：

➡️ 相关方法

---

• Series.cummax

  Series 累积最大值

• DataFrame.max

  最大值

• DataFrame.cummin

  累积最小值

• DataFrame.cumsum

  累积和

• DataFrame.cumprod

  累积乘积

示例：

测试文件下载：

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若发现文件无法下载，应该是资源包有内容更新，正在审核，请稍后再试。或站内私信作者索要。

测试文件下载位置

例1：如果是 Series 始终保持 axis=0，即计算 Series 所有元素的累积最大值。

import numpy as np
import pandas as pd

s = pd.Series([24.0, np.nan, 21.0, 33, 26], name="age")
s.cummax()

0    24.0
1     NaN
2    24.0
3    33.0
4    33.0
Name: age, dtype: float64

例2：字符串求累积最大值，其实是字符串编码的大小比较

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({"第一列": ["一", "二", "三"], "第二列": ["四", "五", "六"]})

df.cummax()

	第一列	第二列
0	一	四
1	二	四
2	二	四

由上面结果可见，字符串是支持累积最大值计算的，只不过是根据其字符编码比较大小。

例3、计算每列累积最大值

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
                   [3.0, np.nan],
                   [1.0, 0.0]],
                  columns=list('AB'))

df.cummax()

	A	B
0	2.0	1.0
1	3.0	NaN
2	3.0	1.0

例4、计算每行累积最大值

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [[2.0, 1.0, 3.0], [3.0, np.nan, 5.0], [1.0, 1.0, 1.0], [1.0, 0.0, 2.0]],
    columns=list("ABC"),
)

df.cummax(axis=1)

	A	B	C
0	2.0	2.0	3.0
1	3.0	NaN	5.0
2	1.0	1.0	1.0
3	1.0	1.0	2.0

例5、默认会跳过缺失值，以缺失值上面的最近有效值，进行后面的计算

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
                   [3.0, np.nan],
                   [1.0, 1.0],
                  [1.0, 0.0]],
                  columns=list('AB'))

df.cummax()

	A	B
0	2.0	1.0
1	3.0	NaN
2	3.0	1.0
3	3.0	1.0

例6、如果不忽略缺失值，后面所有的结果，将都是缺失值。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
                   [3.0, np.nan],
                   [1.0, 1.0],
                  [1.0, 0.0]],
                  columns=list('AB'))

df.cummax(skipna=False)

	A	B
0	2.0	1.0
1	3.0	NaN
2	3.0	NaN
3	3.0	NaN