Das Hauptproblem mit sumif in Python ist, dass es nur Werte bis zu einer bestimmten Grenze summieren kann. Wenn Sie Werte über einen größeren Bereich summieren müssen, müssen Sie eine andere Funktion wie max oder min verwenden.
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), wobei len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[[]]]]]]]]]]) ]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len ([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==eine Methode zur Berechnung des gewichteten Durchschnitts, bei der Sie Ihre Datenpunkte entweder aufsteigend oder absteigend nach ihren numerischen Werten sortieren und dann jeden eindeutigen numerischen Wert mit der Anzahl seines Vorkommens multiplizieren Wenn Sie die Counter-Klasse der Sammlungsbibliothek verwenden, geben Sie entweder ein häufigstes Element MCE zurück, wenn die Länge Ihres Datensatzes LEN Modulo Division Rest RMD nach Division durch zwei == Null ODER Sie geben zwei häufigste Elemente zurück MCE=[MCE_LOW=(LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(–))))))))UND MCE_HIGH=(LEN/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(–)]dann berechnen Sie deren arithmetisches Mittel 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([])]]]]]]]]]])],[len ([])]],[…], …,…,…,…)==numberOfWeightedValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneWeightedValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==eine Methode zur Berechnung des geometrischen Mittelwerts, bei der Sie Ihre Datenpunkte entweder aufsteigend oder absteigend nach ihren numerischen Werten sortieren, dann multiplizieren Sie alle eindeutigen numerischen Werte mithilfe der Zählerklasse der Sammlungsbibliothek dann geben Sie entweder ein häufigstes Element MGE zurück, wenn die Länge Ihres Datensatzes LEN Modulo Division Rest RMD nach Division durch zwei == Null ODER Sie retu rn zwei am häufigsten vorkommende Elemente MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1UND MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4 ), wobei len(MGES)=Anzahl der geometrischen Mittel im Datensatz
Dies ist ein Python-Code, der eine neue Spalte D in einem Pandas DataFrame erstellt. Die neue Spalte D enthält die Summe der Werte in Spalte A, aber nur, wenn der Wert in Spalte B größer ist als der Wert in Spalte C.
Sumif
Sumif ist eine Python-Bibliothek zum Berechnen von Zusammenfassungen von Daten. Es kann verwendet werden, um die Summe, den Durchschnitt, das Minimum, das Maximum oder das Perzentil einer Werteliste zu berechnen.
Erstellen Sie Spalten
In Python können Sie Spalten in einem Datenrahmen erstellen, indem Sie die Funktion column() verwenden. Die Syntax für column() lautet wie folgt:
Spalte (Name, Daten)
Dabei ist Name der Name der Spalte und Daten die Daten, die Sie in diese Spalte einfügen möchten.
Arbeiten Sie mit Daten und Spalten
In Python können Sie mit Daten in Spalten arbeiten, indem Sie die Funktion dict() verwenden. Diese Funktion nimmt als Argument eine Liste von Spaltennamen und gibt ein Dictionary-Objekt zurück. Jeder Schlüssel in diesem Wörterbuch ist ein Spaltenname, und jeder Wert ist ein entsprechender Wert aus dem Datensatz.
Um beispielsweise ein Dictionary-Objekt zu erstellen, das die Werte aus dem Datensatz „data“ in den Spalten „name“ und „age“ enthält, könnten Sie den folgenden Code verwenden:
data = [ 'Name' , 'Alter' ] dict ( data )
