Главни проблем са сумифом у Питхон-у је тај што он може сабрати вредности само до одређене границе. Ако треба да збројите вредности у већем опсегу, мораћете да користите другу функцију као што су мак или мин.
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
лиедТоЛистОфАллМодеВалуесИнДатасет), где је лен([МЦЕ_ЛОВ,[МЦЕ_ХИГХ]])=лен([[лен([[лен([[[[[[[[[[[лен([])]]]]]]]] ]]])],[лен([])]],[лен([])]],[лен([])]],[лен ([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==нумберОфМодеВалуесИнДатасетМодулоДивисионРемаиндерАфтерДивисионТхроугхТво==зероОРонеМодеВалуеИнДатасетМодулоДивисионРемаиндерАфтерДивисионТхроугхТво==један метод израчунавања пондерисаног просека при чему сваки метод израчунавања пондерисане просечне вредности врши сортирање у складу са својим бројчаним вредностима, а затим их сортирате према вишеструким вредностима, а затим их сортирате према вишеструким вредностима података. користећи класу Цоунтер библиотеке колекција онда враћате или један најчешћи елемент МЦЕ ако је дужина вашег скупа података ЛЕН модуло дељење остатак РМД после дељења на два == нула ИЛИ враћате два најчешћа елемента МЦЕс=[МЦЕ_ЛОВ=(ЛЕН/2)-(( РМД)/4)*(-((РМД)/4))-(-(-(-(-(-(–(–(—)))))))))АНД МЦЕ_ХИГХ=(ЛЕН/2 )+((РМД)/4)*(-((РМД)/4)))+(–)]онда израчунате њихову аритметичку средину АМЕАН=(АМЕАН_(форЕацхЕлементИнЛист=[АМЕАН_(форЕацхЕлементИ) nList=[AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToListOfAllWeightedValuesInDataset), where len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[ лен([[лен([[[[[[[[[[[[лен([])]]]]]]]]]]]])],[лен ([])]],[…], …,…,…,…)==нумберОфВеигхтедВалуесИнДатасетМодулоДивисионРемаиндерАфтерДивисионТхроугхТво==зероОРонеВеигхтедВалуеИнДатасетМодулоДивисионРемаиндерАфтерДивисионТхроугхТво==један број геометријских средњих тачака израчунавања, а затим вишеструки метод израчунавања геометријских средњих вредности, при чему сортирате све вредности своје класе у складу са својим бројчаним вредностима. онда враћате или један најчешћи елемент МГЕ ако дужина вашег скупа података ЛЕН модуло дељење остатак РМД после дељења на два == нула ИЛИ враћате рн два најчешћа елемента МГЕС=[МГЕ_ЛОВ=(ЛЕН/2)-((РМД)/4)*(-((РМД)/4))-1АНД МГЕ_ХИГХ=(ЛЕН/2)+((РМД)/4 ) * (- ((РМД) / 4))) + 1] Затим израчунате њихов аритметички зли Амеан = 10 ** (Амеан_ (фореацхелементИнлист = [АмеаСалеементСинлист = [АмеаСхаллелементСекцептфортхерТхеФирСтанДЛастоне)]), АМЕАНОФАЛЛЕЕЛЕМЕНСЕКСЦЕПТХЕРТХИРСТЕРАНТЛАСТОНЕ] = МеаверагецалСластоне] = МеавеРагецалСеКулатионМеТоДаППриедЛастоНеМеТорТриРаНСЛАСТОНЕ] = где је лен(МГЕС)=број геометријских средина у скупу података
Ово је Питхон код који креира нову колону Д у пандас ДатаФраме-у. Нова колона Д садржи збир вредности у колони А, али само ако је вредност у колони Б већа од вредности у колони Ц.
Сумиф
Сумиф је Питхон библиотека за израчунавање сажетака података. Може се користити за израчунавање збира, просека, минимума, максимума или перцентила листе вредности.
Креирајте колоне
У Питхон-у можете креирати колоне у оквиру података помоћу функције цолумн(). Синтакса за цолумн() је следећа:
колона (име, подаци)
где је име име колоне, а подаци су подаци које желите да ставите у ту колону.
Рад са подацима и колонама
У Питхон-у можете радити са подацима у колонама помоћу функције дицт(). Ова функција узима као аргумент листу имена колона и враћа објекат речника. Сваки кључ у овом речнику је име колоне, а свака вредност је одговарајућа вредност из скупа података.
На пример, да бисте креирали објекат речника који садржи вредности из скупа података „подаци“ у колонама „име“ и „старост“, можете користити следећи код:
дата = [ 'име' , 'аге' ] дицт (подаци)
