Pandas에서 sumif 함수를 실행하는 방법

다음 구문을 사용하여 특정 기준을 충족하는 pandas DataFrame의 행 합계를 찾을 수 있습니다.

 #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 ()

다음 예에서는 다음 데이터 프레임에서 이 구문을 사용하는 방법을 보여줍니다.

 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

예 1: 열에서 SUMIF 함수 실행

다음 코드는 각 팀의 점수 합계를 찾는 방법을 보여줍니다.

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

team
at 13
b 37
c 14

이는 우리에게 다음을 알려줍니다.

• A팀은 총 13 점을 획득하였습니다.
• b팀 총점 37 점
• c팀은 총 14 점을 획득하였습니다.

예 2: 여러 열에서 SUMIF 함수 실행

다음 코드는 각 팀의 포인트와 리바운드 합계를 찾는 방법을 보여줍니다.

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

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

예 3: 모든 열에 대해 SUMIF 함수 실행

다음 코드는 각 팀의 데이터 프레임에 있는 모든 열의 합계를 찾는 방법을 보여줍니다.

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

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

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