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要计算 Pandas DataFrame 中某一列的累积总和，可以使用 cumsum() 函数。

下面是一个示例代码，演示了如何在 Pandas 中计算某一列的累积总和：

import pandas as pd

# 创建一个简单的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4, 5],
    'B': [10, 20, 30, 40, 50]
})

# 计算 "B" 列的累积总和
df['B_cumulative_sum'] = df['B'].cumsum()

# 输出结果
print(df)

运行代码后，输出的结果如下：

   A   B  B_cumulative_sum
0  1  10                10
1  2  20                30
2  3  30                60
3  4  40               100
4  5  50               150

在这个示例中，我们创建了一个简单的 DataFrame，包含两列数据。然后，我们使用 cumsum() 函数计算了 “B” 列的累积总和，并将结果存储在了一个新列 “B_cumulative_sum” 中。

注意：在使用 cumsum() 函数时，必须将其应用于某一列，而不能直接将其应用于 DataFrame。

希望这个例子能帮助你理解如何在 Pandas 中计算某一列的累积总和。