Hoe een sumif-functie in pandas uit te voeren

U kunt de volgende syntaxis gebruiken om de som van rijen in een Panda DataFrame te vinden die aan bepaalde criteria voldoet:

 #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 ()

De volgende voorbeelden laten zien hoe u deze syntaxis kunt gebruiken met het volgende dataframe:

 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

Voorbeeld 1: Voer een SUMIF-functie uit op een kolom

De volgende code laat zien hoe u de som van de punten voor elk team kunt vinden:

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

team
at 13
b 37
c 14

Dit vertelt ons:

• Team ‚a‘ scoorde in totaal 13 punten
• Team ‚b‘ scoorde in totaal 37 punten
• Team ‚c‘ scoorde in totaal 14 punten

Voorbeeld 2: Voer een SUMIF-functie uit op meerdere kolommen

De volgende code laat zien hoe je de som van de punten en rebounds voor elk team kunt vinden:

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

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

Voorbeeld 3: Voer een SUMIF-functie uit op alle kolommen

De volgende code laat zien hoe u voor elk team de som van alle kolommen in het gegevensframe kunt vinden:

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

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

Aanvullende bronnen

Hoe u een AANTAL.ALS-functie uitvoert in Pandas
Hoe groepswaarnemingen bij panda’s te tellen
Zo vind je bij Pandas de maximale waarde per groep