Come eseguire una funzione somma.se in pandas

È possibile utilizzare la seguente sintassi per trovare la somma delle righe in un DataFrame panda che soddisfa determinati criteri:

 #find sum of each column, grouped by one column
df. groupby (' group_column '). sum () 

#find sum of one specific column, grouped by one column
df. groupby (' group_column ')[' sum_column ']. sum ()

I seguenti esempi mostrano come utilizzare questa sintassi con il seguente frame di dati:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['a', 'a', 'b', 'b', 'b', 'c', 'c'],
                   ' points ': [5, 8, 14, 18, 5, 7, 7],
                   ' assists ': [8, 8, 9, 3, 8, 7, 4],
                   ' rebounds ': [1, 2, 2, 1, 0, 4, 1]})

#view DataFrame
df

	team points assists rebounds
0 to 5 8 1
1 to 8 8 2
2 b 14 9 2
3 b 18 3 1
4 b 5 8 0
5 c 7 7 4
6 c 7 4 1

Esempio 1: eseguire una funzione SOMMA.SE su una colonna

Il codice seguente mostra come trovare la somma dei punti per ciascuna squadra:

 df. groupby (' team ')[' points ']. sum ()

team
at 13
b 37
c 14

Questo ci dice:

• La squadra “a” ha segnato un totale di 13 punti
• La squadra “b” ha segnato un totale di 37 punti
• La squadra “c” ha segnato un totale di 14 punti

Esempio 2: eseguire una funzione SOMMA.SE su più colonne

Il codice seguente mostra come trovare la somma dei punti e dei rimbalzi per ciascuna squadra:

 df. groupby (' team ')[[' points ', ' rebounds ']]. sum ()

rebound points
team		
at 13 3
b 37 3
c 14 5

Esempio 3: eseguire una funzione SOMMA.SE su tutte le colonne

Il codice seguente mostra come trovare la somma di tutte le colonne nel frame di dati per ciascuna squadra:

 df. groupby (' team '). sum ()

	points assists rebounds
team			
a 13 16 3
b 37 20 3
c 14 11 5

Risorse addizionali

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