如何在Python DataFrame中对列数值累加生成新列

方法一：使用pandas内置cumsum()方法 #

这是最简洁高效的实现方式，pandas的Series对象自带的cumsum()方法可以直接生成目标列的逐步累加结果，直接赋值给新列即可。

代码示例 #

import pandas as pd

# 构造示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 4, 5]})

# 生成累加新列
df['new column'] = df['numbers'].cumsum()

print(df)

输出结果 #

方法二：手动循环实现（适合理解累加逻辑） #

如果需要手动实现累加过程，可以通过遍历DataFrame的行来计算，适合学习底层逻辑时使用：

代码示例 #

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'numbers': [1, 2, 3, 4, 5]})
total = 0
cumulative_values = []

for num in df['numbers']:
    total += num
    cumulative_values.append(total)

df['new column'] = cumulative_values

print(df)

该方法输出结果与cumsum()完全一致，但效率低于内置方法，仅建议用于原理学习。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Farid