Panda del prodotto cumulativo
Una delle funzioni del panda è una serie.cumprod (). Questo metodo viene utilizzato per calcolare il prodotto cumulativo di una serie. In questo articolo, spiegheremo come calcolare il prodotto cumulativo usando la biblioteca di Panda a Python.
Cos'è un prodotto cumulativo?
Un prodotto cumulativo è un prodotto iterativo di ciascun elemento in un array. Una data sequenza viene moltiplicata iterativamente per ciascun elemento in quella sequenza. Ogni valore risultante è la somma della corrente e dei valori precedenti dell'array. Ad esempio, abbiamo una sequenza di 3 elementi [x, y, z] e il prodotto cumulativo sarà [x, xy, xyz].
I Panda in Python forniscono un paio di funzioni per calcolare il prodotto cumulativo di una serie. CumProd () è una di quelle funzioni che sono comunemente usate per trovare il prodotto cumulativo di una serie in Python. Un frame di dati o una serie di elementi forniti alla funzione cumprod () calcola il prodotto cumulativo e restituisce le stesse dimensioni di dati di dati o serie contenenti il prodotto cumulativo.
Qual è la sintassi della serie.Metodo CumProd ()?
Ecco la sintassi della serie.Metodo CumProd ():
La serie.CumProd () prende due parametri; asse e skipna. Il valore per l'asse è 0 o 1; oppure è indice o colonna, 0 e indice, rappresentano entrambi l'operazione di riga, mentre 1 e la colonna rappresentano entrambi l'operazione a livello di colonna. Inoltre, il valore di Skipna è un valore booleano (vero o falso). Viene utilizzato per saltare i valori NA in un telaio di dati. La serie.cumprod () restituisce la stessa dimensione delle serie dell'ingresso.
Ora, procediamo con gli esempi per vedere come possiamo implementare la funzione CumProd () in Python.
Esempio 1
In questo esempio, creeremo una piccola serie di numeri che contiene anche un valore NA. Il valore NA è mantenuto nella serie per vedere come reagisce cumprod (). Inoltre, non viene fornito alcun valore per il parametro Skipna, rendendo il cumpod () utilizzare il valore Skipna predefinito TRUE. Vedi il codice qui sotto.
Come precedentemente discusso, il prodotto cumulativo è il prodotto del valore corrente e tutti i valori precedenti nell'array. Il primo elemento nell'array originale è sempre uguale al primo prodotto cumulativo. Il secondo valore è il prodotto del primo e del secondo valori, 2 * 3 = 6, e il terzo valore è il prodotto dei primi tre valori, 2 * 3 * 5 = 30.
Ora, se il quarto valore è nan, lo skipna era vero, il che ha reso cumprod () saltare il valore Na e andare avanti, restituendo Na per il valore corrente. Lo stesso processo del prodotto cumulativo viene seguito per il resto dei valori nell'array.
Importa panda come PDImporta Numpy come NP
num = [2, 3, 5, NP.nan, 7, 9, 1, 0]
s = pd.Serie (num)
cumprod = s.cumprod ()
Stampa (Cumprod)
Vedere il seguente output per conoscere il prodotto cumulativo di ciascun valore nell'array:
Esempio 2
Nell'esempio precedente, non abbiamo fornito il valore per Skipna mantenendo lo skipna vero per impostazione predefinita. Ora forniremo falso per Skipna in modo che CumProd () non salti Na e possiamo vedere cosa accadrà in quel caso.
Fornendo il falso valore per Skipna, stiamo costringendo il cumpod () a notare il valore NA in qualsiasi momento e confrontarlo ogni volta al suo verificarsi. Vedi il seguente codice per imparare a fornire un valore falso per il parametro Skipna:
Importa panda come PDImporta Numpy come NP
num = [2, 3, 5, NP.nan, 7, 9, 1, 0]
s = pd.Serie (num)
cumprod = s.CumProd (skipna = false)
Stampa (Cumprod)
Ecco l'output del codice precedente:
Si noti che i primi quattro valori sono gli stessi dell'esempio precedente. Tuttavia, il quinto valore diventa Na come abbiamo fornito skipna = false, il che significa che NA non viene ignorato e confrontato quando si è verificato nell'elenco. Pertanto, realizzare tutti i valori rimanenti Na.
Esempio 3
Abbiamo visto il prodotto cumulativo di un semplice array negli esempi precedenti. Diamo un'occhiata a come possiamo calcolare il prodotto cumulativo di un array dipendente dall'asse. Questo esempio fornirà due colonne in un array e troverà il loro prodotto cumulativo. Ecco il codice per questo:
Importa Numpy come NParr = np.Array ([[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]])
print ("L'array di input è =", arr)
res = np.Cumprod (arr)
stampa ("Il prodotto cumulativo dell'array di input è =", res)
Si noti che l'array risultante è la somma della lunghezza di entrambe le colonne, che è 4 + 4 = 8. Vedi l'output di seguito:
Esempio 4
Ora, sappiamo che è possibile calcolare il prodotto cumulativo di un array basato sull'asse, possiamo decidere se vogliamo calcolare il prodotto cumulativo di tutto l'asse o solo l'1 assetto contemporaneamente. Guarda il codice qui sotto per sapere come possiamo raggiungere questo obiettivo.
Come puoi osservare, abbiamo fornito solo il parametro dell'asse aggiuntivo alla funzione CumProd (). Il valore per il parametro dell'asse è 1, il che significa calcolare il prodotto cumulativo di 1 asse. In parole semplici, il cumpod () prenderà la prima colonna, calcolerà il suo prodotto cumulativo e restituirà il risultato. Successivamente, prendi la seconda colonna, inizia il nuovo prodotto cumulativo, calcola il prodotto cumulativo di ciascun elemento e restituisci il risultato per la seconda colonna.
Importa Numpy come NParr = np.Array ([[1, 3, 5, 7], [2, 4, 6, 8]])
print ("L'array di input è =", arr)
res = np.CumProd (arr, axis = 1)
stampa ("Il prodotto cumulativo dell'array di input è =", res)
Ecco l'immagine di output:
Conclusione
Abbiamo trattato il concetto fondamentale di calcolo del prodotto cumulativo in questo articolo. Abbiamo anche menzionato linee guida su come calcolare il prodotto cumulativo usando i panda in Python. I panda in Python forniscono una funzione cumprod () per calcolare il prodotto cumulativo di una serie.