Główny problem z sumif w Pythonie polega na tym, że może on sumować wartości tylko do pewnego limitu. Jeśli chcesz zsumować wartości w większym zakresie, musisz użyć innej funkcji, takiej jak maks. lub 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), gdzie len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]) ]]])],[dł([])]],[dł([])]],[dł([])]],[dł ([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==jedna metoda obliczania średniej ważonej, w której sortujesz punkty danych rosnąco lub malejąco według ich wartości liczbowych, a następnie mnożysz każdą unikalną wartość liczbową przez liczbę jej wystąpień używając klasy Counter biblioteki kolekcji, zwracasz jeden najpopularniejszy element MCE, jeśli długość twojego zbioru danych LEN reszta z dzielenia modulo RMD po dzieleniu przez dwa == zero LUB zwracasz dwa najczęstsze elementy MCEs = [MCE_LOW = (LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(-))))))))AND MCE_HIGH=(LEN/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(–)]następnie obliczasz ich średnią arytmetyczną AMEAN=(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementI nList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToListOfAllWeightedValuesInDataset), where len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[ dł.([[dł.([[[[[[[[[[[[[dł.([])]]]]]]]]]])],[dług.([])]],[…], …,…,…,…)==numberOfWeightedValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneWeightedValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==jedna metoda obliczania średniej geometrycznej, za pomocą której sortujesz punkty danych rosnąco lub malejąco według ich wartości liczbowych, a następnie mnożysz wszystkie unikalne wartości liczbowe razem, używając klasy Counter biblioteki kolekcji następnie zwracasz albo jeden najczęstszy element MGE, jeśli długość twojego zestawu danych LEN reszta z dzielenia modulo RMD po dzieleniu przez dwa == zero LUB zwracasz rn dwa najczęstsze elementy MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1AND MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4 )*(-((RMD)/4)))+1]następnie obliczasz ich średnią arytmetyczną AMEAN=10**(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodListmAppliedToLometrically) gdzie len(MGES)=liczba średnich geometrycznych w zbiorze danych
To jest kod Pythona, który tworzy nową kolumnę D w pandas DataFrame. Nowa kolumna D zawiera sumę wartości w kolumnie A, ale tylko wtedy, gdy wartość w kolumnie B jest większa niż wartość w kolumnie C.
Sumif
Sumif to biblioteka Pythona do obliczania podsumowań danych. Można go użyć do obliczenia sumy, średniej, minimum, maksimum lub percentyla listy wartości.
Utwórz kolumny
W Pythonie możesz tworzyć kolumny w ramce danych za pomocą funkcji column(). Składnia metody column() jest następująca:
kolumna(nazwa, dane)
gdzie nazwa to nazwa kolumny, a dane to dane, które chcesz umieścić w tej kolumnie.
Praca z danymi i kolumnami
W Pythonie możesz pracować z danymi w kolumnach za pomocą funkcji dict(). Ta funkcja przyjmuje jako argument listę nazw kolumn i zwraca obiekt słownika. Każdy klucz w tym słowniku jest nazwą kolumny, a każda wartość jest odpowiednią wartością ze zbioru danych.
Na przykład, aby utworzyć obiekt słownika zawierający wartości ze zbioru danych „dane” w kolumnach „nazwa” i „wiek”, można użyć następującego kodu:
dane = [ 'imię' , 'wiek' ] dict ( dane )
