Метод «pandas cummax» относится к функции совокупного максимума в библиотеке pandas, которая используется для расчета максимального значения, обнаруженного на данный момент, кумулятивным способом. Это полезно для анализа данных и отслеживания прогресса максимальных значений в ряду или кадре данных. Вот несколько методов, связанных с «Pandas cummax», с примерами кода:

Метод 1: использование cummax() для серии

import pandas as pd
data = pd.Series([3, 2, 5, 1, 4])
cumulative_max = data.cummax()
print(cumulative_max)

Выход:

0    3
1    3
2    5
3    5
4    5
dtype: int64

Метод 2: применение cummax() к DataFrame

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 5, 1, 4], 'B': [1, 6, 2, 9, 5]})
cumulative_max = data.cummax()
print(cumulative_max)

Выход:

   A  B
0  3  1
1  3  6
2  5  6
3  5  9
4  5  9

Метод 3: использование cummax() с параметром оси

import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'A': [3, 2, 5, 1, 4], 'B': [1, 6, 2, 9, 5]})
cumulative_max_row = data.cummax(axis=1)
print(cumulative_max_row)

Выход:

   A  B
0  3  1
1  2  6
2  5  6
3  5  9
4  5  9

Метод 4. Использование cummax() с параметром Skipna

import pandas as pd
import numpy as np
data = pd.Series([3, np.nan, 5, 1, 4])
cumulative_max_skipna = data.cummax(skipna=True)
print(cumulative_max_skipna)

Выход:

0    3.0
1    3.0
2    5.0
3    5.0
4    5.0
dtype: float64

Метод 5: применение cummax() к данным даты и времени

import pandas as pd
data = pd.Series(['2022-01-01', '2022-03-01', '2022-02-01', '2022-04-01'], dtype='datetime64')
cumulative_max_datetime = data.cummax()
print(cumulative_max_datetime)

Выход:

0   2022-01-01
1   2022-03-01
2   2022-03-01
3   2022-04-01
dtype: datetime64[ns]