Pandas: как добавлять столбцы на основе условия

Вы можете использовать следующий синтаксис для суммирования значений столбца в DataFrame pandas на основе условия:

 df. loc [df[' col1 '] == some_value , ' col2 ']. sum ()

В этом руководстве представлено несколько примеров практического использования этого синтаксиса с использованием следующего DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
                   ' conference ': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'],
                   ' points ': [11, 8, 10, 6, 6, 5],
                   ' rebounds ': [7, 7, 6, 9, 12, 8]})

#view DataFrame
df

        team conference points rebounds
0 A East 11 7
1 A East 8 7
2 A East 10 6
3 B West 6 9
4 B West 6 12
5 C East 5 8

Пример 1. Добавление столбца на основе условия

Следующий код показывает, как найти сумму очков для строк, где команда равна «А»:

 df. loc [df[' team '] == ' A ', ' points ']. sum ()

29

Пример 2. Добавление столбца на основе нескольких условий

Следующий код показывает, как найти сумму очков для линий, где команда равна «А» , а конференция равна «Восток»:

 df. loc [(df[' team '] == ' A ') & (df[' conference '] == ' East '), ' points ']. sum ()

29

Пример 3. Добавление столбца на основе одного из нескольких условий

Следующий код показывает, как найти сумму очков для линий, где команда равна «A» или «B»:

 df. loc [df[' team ']. isin ([' A ',' B ']), ' dots ']. sum ()

41

Дополнительные уроки по панде вы можете найти на этой странице .