Pandas.DataFrame.product() 乘积(累乘积) 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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本节目录

Pandas.DataFrame.product()
- 计算公式：
- 语法：
- 返回值：
- 参数说明：
- - axis 指定计算方向（行或列）
  - skipna 忽略缺失值
  - numeric_only 排除非纯数值的行或列
  - min_count 有效数值数量
  - **kwargs
- 相关方法：
- 示例：
- - 例1：如果是 `Series` 始终保持 `axis=0`，即计算整列的乘积。
  - 例2、求 `DataFrame` 每列的乘积
  - 例3、求 `DataFrame` 每行的乘积
  - 例4：如果整行或整列，都是缺失值，那么乘积是1，因为在DataFrame.product方法中，缺失值被解析为1.0。
  - 例5：`numeric_only=True` 排除非数值类型的列。
  - 例6：非缺失值数量，小于 `min_count` ，则结果为 `nan`

Pandas.DataFrame.product()

Pandas.DataFrame.product 方法用于返回行或列的所有元素的乘积（累乘积）

Pandas.DataFrame.product 和 pandas.DataFrame.prod 效果一致。
Pandas.DataFrame.prod 是 pandas.DataFrame.product 的简化缩写。

计算公式：

累乘公式 ：

$\prod_{i=1}^{n} a_i$

下标 $i$ 表示累乘的起始位置，上标 $n$ 表示累乘的终止位置。， $a_i$ 表示被累乘的项。

语法：

DataFrame.product(axis=0, skipna=True, numeric_only=False, min_count=0, **kwargs)

返回值：

Series or scalar

参数说明：

axis 指定计算方向（行或列）

axis : {index (0), columns (1)

axis 参数，用于指定计算方向，即按行计算或按列计算乘积：

⚠️ 注意 :

axis=None 已被标记为弃用，在未来的版本，将使用新的方法实现。
- 如果是 Series 此参数无效，将始终保持 axis=0，即计算整列的乘积。^例1
- 如果是 DataFrame 默认为 axis=0 即计算每一列的乘积。并有以下参值可选:
  - 0 or ‘index’: 计算每列的乘积。 ^例2
  - 1 or ‘columns’： 计算每行的乘积。^例3
✅ 新增于 Pandas 2.0.0 : axis 参数，新增于Pandas 2.0.0 版本。

skipna 忽略缺失值

skipna : bool, default False >

skipna 参数，用于指定求乘积的时候是否忽略缺失值：
- False： 不忽略，缺失值在求乘积的时候会被解析为浮点数 float 1.0^例4
- True: 忽略缺失值。

numeric_only 排除非纯数值的行或列

numeric_only : bool, default False

numeric_only 参数，用于控制是否排除非纯数值的行或列：
- False： 不排除。
- True: 只对纯数值型的行或列计算乘积。^例5

min_count 有效数值数量

min_count : int, default 0

min_count 参数，用于指定执行操作所需的有效值数量。如果存在的非 NA 值少于 min_count，则结果将为 NA。^例6

**kwargs

**kwargs :

用于保持和 numpy 兼容而保留的参数，一般不需要使用。

示例：

测试文件下载：

本文所涉及的测试文件，如有需要，可在文章顶部的绑定资源处下载。

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.png

测试文件下载位置

例1：如果是 `Series` 始终保持 `axis=0`，即计算整列的乘积。

import numpy as np
import pandas as pd

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

432432.0

例2、求 `DataFrame` 每列的乘积

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'person_id': [0, 1, 2, 3],
                   'age': [21, 25, 62, 43],
                   'height': [1.61, 1.87, 1.49, 2.01]}
                  )

df.product()

person_id    0.000000e+00
age          1.399650e+06
height       9.016745e+00
dtype: float64

例3、求 `DataFrame` 每行的乘积

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'person_id': [0, 1, 2, 3],
                   'age': [21, 25, 62, 43],
                   'height': [1.61, 1.87, 1.49, 2.01]}
                  ).set_index('person_id')


df.product(axis=1)

0      0.00
1     46.75
2    184.76
3    259.29
dtype: float64

例4：如果整行或整列，都是缺失值，那么乘积是1，因为在DataFrame.product方法中，缺失值被解析为1.0。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [np.NaN,np.NaN]})

df.product()

A    1.0
dtype: float64

B列由于是数字+字符串，所以没有被计算最小值。 C列布尔值和浮点数混用，也没有被计算最小值

例5：`numeric_only=True` 排除非数值类型的列。

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [0.5,4], "B": ["a","a"], "C": [True,True]})

df.product(numeric_only=True)

A    2.0
C    1.0
dtype: float64

B列由于是字符串，所以没有被计算乘积。

例6：非缺失值数量，小于 `min_count` ，则结果为 `nan`

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"A": [0.5,4], "B": ["a","a"], "C": [True,True]})

df.product(numeric_only=True, min_count=3)