Pandas で sumif 関数を実行する方法

次の構文を使用して、特定の基準を満たす pandas DataFrame 内の行の合計を見つけることができます。

 #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 ()

次の例は、次のデータ フレームでこの構文を使用する方法を示しています。

 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

例 1: 列に対して SUMIF 関数を実行する

次のコードは、各チームのポイントの合計を見つける方法を示しています。

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

team
at 13
b 37
c 14

これは次のことを示しています。

• チーム「a」は合計13ポイントを獲得しました
• チーム「b」は合計37ポイントを獲得しました
• チーム「c」は合計14ポイントを獲得しました

例 2: 複数の列に対して SUMIF 関数を実行する

次のコードは、各チームのポイントとリバウンドの合計を求める方法を示しています。

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

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

例 3: すべての列に対して SUMIF 関数を実行する

次のコードは、各チームのデータ フレーム内のすべての列の合計を見つける方法を示しています。

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

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

追加リソース

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