Як запустити функцію sumif у pandas

Ви можете використовувати наступний синтаксис, щоб знайти суму рядків у pandas DataFrame, яка відповідає певним критеріям:

 #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 ()

У наведених нижче прикладах показано, як використовувати цей синтаксис із таким кадром даних:

 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

Приклад 1. Виконайте функцію SUMIF для стовпця

Наступний код показує, як знайти суму балів для кожної команди:

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

team
at 13
b 37
c 14

Це говорить нам:

• Команда «А» набрала 13 очок
• Команда «б» набрала 37 очок
• Команда «с» набрала 14 очок

Приклад 2. Виконайте функцію SUMIF для кількох стовпців

Наступний код показує, як знайти суму очок і підбирань для кожної команди:

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

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

Приклад 3. Виконайте функцію SUMIF для всіх стовпців

Наступний код показує, як знайти суму всіх стовпців у фреймі даних для кожної команди:

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

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

Додаткові ресурси

Як запустити функцію COUNTIF у Pandas
Як підрахувати групові спостереження панд
Як знайти максимальне значення для групи в Pandas