Как запустить функцию суммесли в pandas

Вы можете использовать следующий синтаксис, чтобы найти сумму строк в DataFrame pandas, которая соответствует определенным критериям:

 #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 ()

В следующих примерах показано, как использовать этот синтаксис со следующим фреймом данных:

 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

Пример 1. Запуск функции СУММЕСЛИ для столбца

Следующий код показывает, как найти сумму очков для каждой команды:

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

team
at 13
b 37
c 14

Это говорит нам:

• Команда «а» набрала в общей сложности 13 очков.
• Команда «Б» набрала в общей сложности 37 очков.
• Команда «c» набрала в общей сложности 14 очков.

Пример 2. Запуск функции СУММЕСЛИ для нескольких столбцов

Следующий код показывает, как найти сумму очков и подборов для каждой команды:

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

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

Пример 3. Запуск функции СУММЕСЛИ для всех столбцов

Следующий код показывает, как найти сумму всех столбцов во фрейме данных для каждой команды:

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

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

Дополнительные ресурсы

Как запустить функцию СЧЕТЕСЛИ в Pandas
Как подсчитать групповые наблюдения у панд
Как найти максимальное значение для группы в Pandas