cum系列函数，都表示累计的意思，包括

• cummax
• cummin
• cumsum
• cumprod

这四个函数很相似，参数什么的基本一致

pandas.DataFrame.cummax

DataFrame.cummax(self, axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)
Return cumulative maximum over a DataFrame or Series axis.

就是求一个累计的最大值，类似SQL中的max over()这种开窗函数

小栗子

s = pd.Series([2, np.nan, 5, -1, 0])

s.cummax()

就是按照某个轴，以此选取其中最大的一个值
索引为1的是NaN，是因为本身元素值就是NaN，默认其实是跳过NaN值的

df = pd.DataFrame([[2.0, 1.0],
                   [3.0, np.nan],
                   [1.0, 0.0]],
                   columns=list('AB'))

df.cummax()

默认是按照index来，也就是竖着来，一行一行
我们可以修改为axis=1

df.cummax(axis=1)

pandas.DataFrame.cummin

同上，这个就是取最小值的
DataFrame.cummin(self, axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

df.cummin()

因为默认是跳过NaN的，所以，注意最大值、最小值都是NaN

df.cummin(skipna=False)

pandas.DataFrame.cumsum

DataFrame.cumsum(self, axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

这个就是累计求和的函数，sum over()

df.cumsum()

pandas.DataFrame.cumprod

DataFrame.cumprod(self, axis=None, skipna=True, *args, **kwargs)

累计求乘积

df.cumprod()