المشكلة الرئيسية في sumif في بايثون هي أنه يمكن فقط جمع القيم حتى حد معين. إذا كنت بحاجة إلى جمع القيم على نطاق أكبر ، فستحتاج إلى استخدام دالة أخرى مثل max أو min.
I have a dataframe that looks like this:
<code>df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [2, 3, 4, 5], 'C': [3, 4, 5, 6]})
A B C
0 1 2 3
1 2 3 4
2 3 4 5
3 4 5 6
</code>
I want to create a new column D that sums the values in column A if the value in column B is greater than the value in column C. So for row 0 it would be <code>1+2+3=6</code>, for row 1 it would be <code>2+3=5</code>, and so on. The expected output is:
<code> A B C D
0 1 2 3 6 # (1+2+3) since B > C for row 0 only
1 2 3 4 5 # (2+3) since B > C for row 1 only
2 3 4 5 0 # no values added since B <= C
3 4 5 6 0 # no values added since B <= C
sumif(B>C) sumif(B<=C) sumif(B>C)+sumif(B<=C) sumif() total of all rows without conditions (A) sum() total of all rows with conditions (D) sum() total of all rows with conditions (D)+sum() total of all rows without conditions (A)=total of all rows with and without conditions (=sum()) expected output (=sum()) actual output (=sum()) difference (=expected-actual) error (%) (=difference/expected*100%) error (%) (=difference/actual*100%) absolute error (%) (=error%*absolute value of difference or absolute value of error % whichever is smaller or equal to 100%) absolute error (%) if expected !=0 else absolute value of actual % whichever is smaller or equal to 100% relative error (%) if expected !=0 else absolute value of actual % whichever is smaller or equal to 100% relative error (%) if actual !=0 else absolute value of expected % whichever is smaller or equal to 100% relative percentage change from previous result on line i-1 to current result on line i (%); when previous result on line i-1 is 0 the relative percentage change equals infinity cumulative relative percentage change from start at line 1 up till end at line n (%); when any result along the way equals 0 the cumulative relative percentage change up till that point equals infinity cumulative percent change from start at line 1 up till end at line n (%); when any result along the way equals 0 the cumulative percent change up till that point equals infinity cumulative percent change from start at previous result on line i-1 up till current result on line i (%); when any result along the way equals 0 the cumulative percent change up till that point equals infinity running product from start at line 1 until end at current line i running product from start at previous result on line i-1 until end at current result on line i running quotient by dividing each number by its position index starting from left to right: first number divided by index position 1 ; second number divided by index position 2 ; third number divided by index position 3 etc until last number divided by index position n running quotient by dividing each number by its reverse position index starting from right to left: first number divided by index position n ; second number divided by index position n-1 ; third number divided by index position n-2 etc until last number divided by index position 1 square root (&#8730;x); same as x^0.5 cube root (&#8731;x); same as x^(1/3) factorial x! = x * (x - 1) * (x - 2)...* 2 * 1 = product[i=x..n](i), where x! = y means y factorials are multiplied together starting with y and going down sequentially towards but not including zero factorial which is defined as being equal to one: e.g. 10! = 10 * 9 * 8 ... * 2 * 1 = 3628800 and similarly 9! = 9 * 8 ... * 2 * 1 = 362880 combination formula used in probability theory / statistics / combinatorics / gambling / etc.: choose k items out of a set consisting out of n items without replacement and where order does not matter: combination(n items set , k items chosen)=(n!)/(k!*((n)-(k))!), where ! means factorial e.g.: combination(52 cards deck , 13 spades)=52!/13!39!, because there are 52 cards in a deck consisting out of 13 spades and 39 non spades cards permutation formula used in probability theory / statistics / combinatorics / gambling / etc.: choose k items out of a set consisting out of n items with replacement AND where order does matter: permutation(n items set , k items chosen)=(n!)/(k!), because there are 52 cards in a deck consisting out ouf 13 spades and 39 non spades cards standard deviation formula used in statistics which measures how spread apart numbers are within a data set around its mean average variance formula used in statistics which measures how spread apart numbers are within a data set correlation coefficient formula used in statistics which measures how closely related two variables are covariance formula used in statistics which measures how two variables move together median average calculation method whereby you sort your data points either ascendingly or descendingly according to their numerical values then you pick either one middle point if your dataset's length LEN modulo division remainder RMD after division through two == zero OR you pick two middle points MDPT_LOW=(LEN/2)-((RMD)/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4)) AND MDPT_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)) then you calculate their arithmetic mean AMEAN=(MDPT_LOW+(MDPT_HIGH))/len([MDPT_LOW,[MDPT_HIGH]]), where len([MDPT_LOW,[MDPT_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]]]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len ([])]],[len ([])]],[len ([])]],...,[...],...,[...],...,...,...,...,...,...,...,...,...,...,. ..,. ..,. ..,. ..,. ..,. ..,. . . . . . ])==numberOfMiddlePointsInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneMiddlePointInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==one mode average calculation method whereby you sort your data points either ascendingly or descendingly according to their numerical values then you count how often each unique numerical value occurs using collections library's Counter class then you return either one most common element MCE if your dataset's length LEN modulo division remainder RMD after division through two == zero OR you return two most common elements MCEs=[MCE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(-(-(-(--(-(-(-(---)))))))))))AND MCE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(--)]then you calculate their arithmetic mean AMEAN=(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodApp
liedToListOfAllModeValuesInDataset) ، حيث len ([MCE_LOW، [MCE_HIGH]]) = len ([[len ([[len ([[[[[[[[[[] len ([])]]]]]]]] ]]])] ، [لين ([])]] ، [لين ([])]] ، [لين ([])]] ، [لين ([])]] ، [...] ، ... ، ... ، …،…،…،…) == numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo == صفر ORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo == عدد مرات حساب المتوسط المرجح لكل منها يتم ترتيبها تنازليًا أو ترتيبها حسب طريقة العد التنازلي. باستخدام فئة العداد الخاصة بمكتبة المجموعات ، يمكنك إرجاع إما عنصر MCE الأكثر شيوعًا إذا كان طول مجموعة البيانات الخاصة بك LEN modulo القسمة المتبقية RMD بعد القسمة إلى اثنين == صفر أو إرجاع العنصرين الأكثر شيوعًا MCEs = [MCE_LOW = (LEN / 2) - (( RMD) / 4) * (- ((RMD) / 4)) - (- (- (- (- (- (- (- (- (-))))))) AND MCE_HIGH = (LEN / 2 ) + ((RMD) / 4) * (- ((RMD) / 4))) + (-)] ثم تقوم بحساب المتوسط الحسابي الخاص بهم AMEAN = (AMEAN_ (forEachElementInList = [AMEAN_ (forEachElementI nList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToListOfAllWeightedValuesInDataset), where len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[ len ([[len ([[[[[[[[[len ([])]]]]]]]]]]] ، [لين ([])]] ، [...] ، ... ، ... ، ... ، ...) == numberOfWeightedValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo == zeroORoneWeightedValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo == متوسط عدد نقاطك الحسابية وفقًا لمكتبة هندسية واحدة ثم تقوم بإرجاع إما عنصر MGE الأكثر شيوعًا إذا كان طول مجموعة البيانات الخاصة بك LEN modulo القسمة المتبقية RMD بعد القسمة إلى اثنين == صفر أو إعادة rn اثنين من العناصر الأكثر شيوعًا MGES = [MGE_LOW = (LEN / 2) - ((RMD) / 4) * (- ((RMD) / 4)) - 1AND MGE_HIGH = (LEN / 2) + ((RMD) / 4 )*(-(((RMD)/4))))+1] ثم تقوم بحساب متوسط الحساب Amean = 10 ** (Amean_ (foreachelementInlist = [Amean_ (foreAchelementInlist = حيث len (MGES) = عدد الوسائل الهندسية في مجموعة البيانات
هذا هو رمز Python الذي ينشئ عمودًا جديدًا D في Pandas DataFrame. يحتوي العمود D الجديد على مجموع القيم الموجودة في العمود A ، ولكن فقط إذا كانت القيمة الموجودة في العمود B أكبر من القيمة الموجودة في العمود C.
سوميف
Sumif هي مكتبة Python لحساب ملخصات البيانات. يمكن استخدامه لحساب مجموع أو متوسط أو الحد الأدنى أو الحد الأقصى أو النسبة المئوية لقائمة القيم.
قم بإنشاء أعمدة
في Python ، يمكنك إنشاء أعمدة في إطار بيانات باستخدام وظيفة العمود (). بناء الجملة للعمود () كما يلي:
العمود (الاسم والبيانات)
حيث name هو اسم العمود والبيانات هي البيانات التي تريد وضعها في هذا العمود.
العمل مع البيانات والأعمدة
في Python ، يمكنك العمل مع البيانات الموجودة في الأعمدة باستخدام وظيفةict (). تأخذ هذه الوظيفة قائمة بأسماء الأعمدة كوسيطة لها ، وتقوم بإرجاع كائن القاموس. كل مفتاح في هذا القاموس هو اسم عمود ، وكل قيمة هي قيمة مقابلة من مجموعة البيانات.
على سبيل المثال ، لإنشاء كائن قاموس يحتوي على القيم من مجموعة البيانات "البيانات" في العمودين "الاسم" و "العمر" ، يمكنك استخدام الكود التالي:
data = ['name'، 'age'] ديكت (بيانات)
