在忽略NAN的pandas数据帧列上执行累积求和

在忽略NaN的pandas数据帧列上执行累积求和，可以使用cumsum()函数来实现。cumsum()函数用于计算数据帧列中每个元素的累积和。

具体步骤如下：

1. 首先，导入pandas库并创建一个数据帧。

import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, NaN, 4, 5]})

1. 接下来，调用cumsum()函数来对数据帧列进行累积求和，并将结果保存到新的列中。

# 在忽略NaN的情况下执行累积求和
df['cumulative_sum'] = df['A'].cumsum(skipna=True)

在这里，skipna=True表示在计算累积和时忽略NaN值。

1. 最后，打印输出数据帧以查看结果。

print(df)

输出结果类似于：

     A  cumulative_sum
0  1.0             1.0
1  2.0             3.0
2  NaN             3.0
3  4.0             7.0
4  5.0            12.0

这样，我们就在忽略NaN的pandas数据帧列上成功执行了累积求和操作。

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