行之间的累积数据使用pandas而不是循环

是因为pandas是一个强大的数据处理库，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，可以大大简化数据处理的过程。

使用循环来处理行之间的累积数据可能会导致代码复杂、效率低下。而pandas提供了许多内置的函数和方法，可以直接对整个数据集进行操作，避免了显式的循环。

具体来说，可以使用pandas的cumsum()函数来计算行之间的累积和。该函数可以直接应用于DataFrame或Series对象，返回一个包含累积和的新对象。

优势：

1. 简化代码：使用pandas的cumsum()函数可以将复杂的循环逻辑简化为一行代码，提高代码的可读性和可维护性。
2. 提高效率：pandas是基于NumPy开发的，底层使用C语言实现，具有高效的计算性能。相比循环，使用pandas可以大大提高数据处理的速度。
3. 支持并行计算：pandas可以利用多核处理器进行并行计算，进一步提高数据处理的效率。

应用场景：

1. 金融数据分析：在金融领域，经常需要计算累积收益率、累积成交量等指标，使用pandas的cumsum()函数可以方便地进行计算。
2. 时间序列分析：在时间序列分析中，常常需要计算累积值，例如累积销售额、累积用户数等，pandas的cumsum()函数可以快速实现这些计算。
3. 数据清洗和预处理：在数据清洗和预处理过程中，有时需要对行之间的数据进行累积操作，例如计算累积缺失值的个数、累积异常值的数量等，pandas可以方便地完成这些任务。

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