我有一组股票数据，如下所示：

     **Date        Open        High  ...       Close   Adj Close    Volume**0 2014-09-17  465.864014  468.174011  ...  457.334015  457.334015  210568001 2014-09-18  456.859985  456.859985  ...  424.440002  424.440002  344832002 2014-09-19  424.102997  427.834991  ...  394.795990  394.795990  379197003 2014-09-20  394.673004  423.295990  ...  408.903992  408.903992  368636004 2014-09-21  408.084991  412.425995  ...  398.821014  398.821014  26580100

我需要对Open,High,Close,Adj Close, Volume这些列进行累加求和

我尝试使用df.cumsum()，但出现了时间戳错误。

回答：

我认为处理交易数据时，最好创建DatetimeIndex：

#如果需要#df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])df = df.set_index('Date')

然后，如果需要对所有列进行累加求和：

df = df.cumsum()

如果只想对某些列进行累加求和：

cols = ['Open','High','Close','Adj Close','Volume']df[cols] = df[cols].cumsum()