Le principal problème avec sumif en Python est qu'il ne peut additionner des valeurs que jusqu'à une certaine limite. Si vous devez additionner des valeurs sur une plage plus large, vous devrez utiliser une autre fonction comme max ou 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), où len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]] ]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len ([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==une méthode de calcul de moyenne pondérée par laquelle vous triez vos points de données par ordre croissant ou décroissant en fonction de leurs valeurs numériques, puis vous multipliez chaque valeur numérique unique par le nombre de fois qu'elle se produit en utilisant la classe Counter de la bibliothèque de collections, vous renvoyez l'un des éléments les plus courants MCE si la longueur de votre ensemble de données LEN modulo la division reste RMD après la division par deux == zéro OU vous renvoyez les deux éléments les plus courants MCEs=[MCE_LOW=(LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(—))))))))ET MCE_HIGH=(LEN/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(–)]puis vous calculez leur moyenne arithmétique 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==une méthode de calcul moyenne géométrique par laquelle vous triez vos points de données par ordre croissant ou décroissant en fonction de leurs valeurs numériques, puis vous multipliez toutes les valeurs numériques uniques à l'aide de la classe Counter de la bibliothèque de collections alors vous retournez soit un élément le plus commun MGE si la longueur de votre jeu de données LEN modulo division reste RMD après division par deux == zéro OU vous retu rn deux éléments les plus courants MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1AND MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4 ), où len(MGES)=nombre de moyennes géométriques dans le jeu de données
Il s'agit d'un code Python qui crée une nouvelle colonne D dans un pandas DataFrame. La nouvelle colonne D contient la somme des valeurs de la colonne A, mais uniquement si la valeur de la colonne B est supérieure à la valeur de la colonne C.
Somme
Sumif est une bibliothèque Python pour calculer des résumés de données. Il peut être utilisé pour calculer la somme, la moyenne, le minimum, le maximum ou le centile d'une liste de valeurs.
Créer des colonnes
En Python, vous pouvez créer des colonnes dans un dataframe en utilisant la fonction column(). La syntaxe de column() est la suivante :
colonne (nom, données)
où nom est le nom de la colonne et données sont les données que vous voulez mettre dans cette colonne.
Travailler avec des données et des colonnes
En Python, vous pouvez travailler avec des données dans des colonnes en utilisant la fonction dict(). Cette fonction prend comme argument une liste de noms de colonnes et renvoie un objet dictionnaire. Chaque clé de ce dictionnaire est un nom de colonne et chaque valeur est une valeur correspondante de l'ensemble de données.
Par exemple, pour créer un objet dictionnaire qui contient les valeurs de l'ensemble de données "data" dans les colonnes "name" et "age", vous pouvez utiliser le code suivant :
données = [ 'nom' , 'âge' ] dict ( données )
