Основная проблема с sumif в Python заключается в том, что он может суммировать значения только до определенного предела. Если вам нужно суммировать значения в более широком диапазоне, вам нужно будет использовать другую функцию, например max или 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), где len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]]] ]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==один метод вычисления средневзвешенного значения, при котором вы сортируете свои точки данных по возрастанию или по убыванию в соответствии с их числовыми значениями, а затем умножаете каждое уникальное числовое значение на количество раз, которое оно встречается используя класс счетчика библиотеки коллекций, вы возвращаете либо один наиболее распространенный элемент MCE, если длина вашего набора данных LEN по модулю, остаток RMD после деления на два == ноль, либо вы возвращаете два наиболее распространенных элемента MCEs=[MCE_LOW=(LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(——))))))))) AND MCE_HIGH=(LEN/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4)))+(–)], затем вы вычисляете их среднее арифметическое 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==один метод расчета среднего геометрического, при котором вы сортируете свои точки данных либо по возрастанию, либо по убыванию в соответствии с их числовыми значениями, а затем перемножаете все уникальные числовые значения вместе, используя класс счетчика библиотеки коллекций. затем вы возвращаете либо один наиболее распространенный элемент MGE, если длина вашего набора данных LEN по модулю, остаток RMD после деления на два == ноль, ИЛИ вы возвращаете rn два наиболее распространенных элемента MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1AND MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4 )*(-((RMD)/4)))+1]затем вы вычисляете их среднее арифметическое AMEAN=10**(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[aeanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToLogarithmicallyTransformally) где len(MGES)=количество средних геометрических в наборе данных
Это код Python, который создает новый столбец D в кадре данных pandas. Новый столбец D содержит сумму значений в столбце A, но только если значение в столбце B больше, чем значение в столбце C.
Сумиф
Sumif — это библиотека Python для вычисления сводных данных. Его можно использовать для вычисления суммы, среднего, минимума, максимума или процентиля списка значений.
Создать столбцы
В Python вы можете создавать столбцы в кадре данных с помощью функции column(). Синтаксис для column() следующий:
столбец (имя, данные)
где имя — это имя столбца, а данные — это данные, которые вы хотите поместить в этот столбец.
Работа с данными и столбцами
В Python вы можете работать с данными в столбцах с помощью функции dict(). Эта функция принимает в качестве аргумента список имен столбцов и возвращает объект словаря. Каждый ключ в этом словаре — это имя столбца, а каждое значение — это соответствующее значение из набора данных.
Например, чтобы создать объект словаря, который содержит значения из набора данных «данные» в столбцах «имя» и «возраст», вы можете использовать следующий код:
data = ['имя', 'возраст'] dict (данные)
