pyspark.pandas.DataFrame.cumprod¶
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DataFrame。cumprod( skipna:bool=真正的 )→FrameLike¶ -
返回在DataFrame累積產品或係列軸。
返回一個DataFrame或一係列包含累積的同樣大小的產品。
請注意
當前實現cumprod使用火花的窗口沒有指定分區規範。這導致所有數據進入單一分區在單一機器,可能會導致嚴重的性能下降。避免這種方法對非常大的數據集。
請注意
不像大熊貓,pandas-on-Spark模擬累積產品
exp (sum(日誌(…)))技巧。因此,它隻適用於正數。- 參數
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- skipna 布爾,默認的真
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排除NA / null值。如果整個行/列NA,結果將是NA。
- 返回
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- DataFrame或係列
- 提出了
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- 異常 如果值等於或低於0。
另請參閱
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DataFrame.cummax -
返回累積最大DataFrame軸。
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DataFrame.cummin -
返回累計最低DataFrame軸。
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DataFrame.cumsum -
返回累積求和DataFrame軸。
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DataFrame.cumprod -
返回累積產品DataFrame軸。
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Series.cummax -
返回累積最大係列軸。
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Series.cummin -
返回累計最低係列軸。
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Series.cumsum -
返回累積求和係列軸。
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Series.cumprod -
返回累積產品係列軸。
例子
> > >df=ps。DataFrame([[2.0,1.0),(3.0,沒有一個),(4.0,10.0]],列=列表(“AB”))> > >df一個B0 2.0 1.01 3.0南2 4.0 - 10.0
默認情況下,遍曆行和每一列的總和。
> > >df。cumprod()一個B0 2.0 1.01 6.0南2 24.0 - 10.0
它的工作原理完全相同的串聯。
> > >df。一個。cumprod()0 2.01 6.02 24.0名稱:dtype: float64