正如BigBen所说，cumsum()正是这样做的。看看您自己的示例，您有一个移动的列。如果这确实是你想要的，你也可以使用shift()。请尝试运行以下代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame()

df['column_1'] = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
df['cumsum_column'] = df['column_1'].shift().cumsum(axis=0)

column_array = np.array(df['column_1'])
df['your_new_column'] = [column_array[:n].sum() for n in range(len(column_array))]

print(df)

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您可以使用pandas的cumsum()函数来获取数据元素的累积和。请尝试以下操作：

df['new_column'] = df['column_1'].cumsum()

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我个人不会在这项任务上使用理解力。遍历列并跟踪sum，然后在每次迭代中简单地追加到新列。

column_array = np.array(df['column_1'])
sum_column = [None] * len(column_array)
summ = 0
for i, col in enumerate(column_array):
    summ += col
    sum_column[i] = summ

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