הבעיה העיקרית של sumif ב-Python היא שהוא יכול לסכם ערכים רק עד גבול מסוים. אם אתה צריך לסכם ערכים בטווח גדול יותר, תצטרך להשתמש בפונקציה אחרת כמו max או 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), כאשר len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]] ]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len ([])]],[...],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==שיטת חישוב ממוצע משוקלל אחד, לפיה אתה ממיין את נקודות הנתונים שלך, לפי הערך המרובה של כל מספר עולה או לפי הערך המספר הייחודי שלהן. באמצעות מחלקת ה-Counter של ספריית אוספים, אתה מחזיר את הרכיב הנפוץ ביותר MCE אם אורך חלוקת המודולו של מערך הנתונים שלך נשאר RMD לאחר חלוקה לשניים == אפס או שאתה מחזיר שני האלמנטים הנפוצים ביותר MCEs=[MCE_LOW=(LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(—))))))))AND MCE_HIGH=(LEN/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(–)]אז אתה מחשב את הממוצע האריתמטי שלהם AMEAN=(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementI) nList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToListOfAllWeightedValuesInDataset), where len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[ לן([[len([[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]]]])],[לן ([])]],[...], …,…,…,…)==numberOfWeightedValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneWeightedValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==שיטת חישוב ממוצע גיאומטרי אחד, לפיה אתה ממיין את הנתונים שלך לפי הערך המספר הגדל והעלייה של כל הנתונים לפי הערך המספר הגדל והעלייה שלהם יחד אז אתה מחזיר את הרכיב הנפוץ ביותר MGE אם אורך חלוקת המודולו LEN של מערך הנתונים שלך נשאר RMD לאחר חלוקה לשניים == אפס או שאתה חוזר rn שני האלמנטים הנפוצים ביותר MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1AND MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4 )*(-(RMD)/4)))+1]לאחר מכן אתה מחשב את הממוצע האריתמטי שלהם AMEAN=10**(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanExceptOfEFinometriedOfAllElementOfEfometric כאשר len(MGES)=מספר האמצעים הגיאומטריים במערך הנתונים
זהו קוד Python שיוצר עמודה D חדשה ב-PandaFrame. עמודה D החדשה מכילה את סכום הערכים בעמודה A, אך רק אם הערך בעמודה B גדול מהערך בעמודה C.
סומיף
Sumif היא ספריית Python לחישוב סיכומים של נתונים. ניתן להשתמש בו כדי לחשב את הסכום, הממוצע, המינימום, המקסימום או האחוזון של רשימת ערכים.
צור עמודות
ב-Python, אתה יכול ליצור עמודות במסגרת נתונים באמצעות הפונקציה column() . התחביר עבור עמודה() הוא כדלקמן:
עמודה (שם, נתונים)
כאשר שם הוא שם העמודה ונתונים הם הנתונים שברצונך לשים בעמודה זו.
עבודה עם נתונים ועמודות
ב-Python, אתה יכול לעבוד עם נתונים בעמודות באמצעות הפונקציה dict() . פונקציה זו לוקחת כארגומנט שלה רשימה של שמות עמודות, ומחזירה אובייקט מילון. כל מפתח במילון זה הוא שם עמודה, וכל ערך הוא ערך מתאים ממערך הנתונים.
לדוגמה, כדי ליצור אובייקט מילון המכיל את הערכים מקבוצת הנתונים "נתונים" בעמודות "שם" ו-"גיל", תוכל להשתמש בקוד הבא:
data = [ 'שם' , 'גיל' ] dict ( נתונים )
