Como executar uma função sumif no pandas

Você pode usar a seguinte sintaxe para encontrar a soma das linhas em um DataFrame do pandas que atenda a determinados critérios:

 #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 ()

Os exemplos a seguir mostram como usar essa sintaxe com o seguinte quadro de dados:

 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

Exemplo 1: execute uma função SUMIF em uma coluna

O código a seguir mostra como encontrar a soma dos pontos de cada equipe:

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

team
at 13
b 37
c 14

Isso nos diz:

• A equipe ‘a’ marcou um total de 13 pontos
• A equipe ‘b’ marcou um total de 37 pontos
• A equipe ‘c’ marcou um total de 14 pontos

Exemplo 2: execute uma função SUMIF em várias colunas

O código a seguir mostra como encontrar a soma de pontos e rebotes de cada equipe:

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

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

Exemplo 3: execute uma função SUMIF em todas as colunas

O código a seguir mostra como encontrar a soma de todas as colunas no quadro de dados de cada equipe:

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

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

Recursos adicionais

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