Python'daki sumif ile ilgili temel sorun, yalnızca belirli bir sınıra kadar olan değerleri toplayabilmesidir. Değerleri daha geniş bir aralıkta toplamanız gerekirse, maks veya min gibi başka bir işlev kullanmanız gerekir.
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
len([MCE_LOW,[MCE_HIGH]])=len([[len([[len([[[[[[[[[[[len([])]]]]]]]]) ]]])],[len([])]],[len([])]],[len([])]],[len ([])]],[…],…,…, …,…,…,…)==numberOfModeValuesInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==zeroORoneModeValueInDatasetModuloDivisionRemainderAfterDivisionThroughTwo==veri noktalarınızı sayısal değerlerine göre artan veya azalan şekilde sıraladığınız ve ardından her benzersiz sayısal değeri oluşma sayısıyla çarptığınız bir ağırlıklı ortalama hesaplama yöntemi koleksiyon kitaplığının Counter sınıfını kullanarak, veri kümenizin uzunluğu LEN modulo bölme kalanı RMD ikiye bölündükten sonra == sıfır ise en yaygın bir öğe MCE'yi döndürürsünüz VEYA en yaygın iki öğeyi döndürürsünüz MCEs=[MCE_LOW=(LEN/2)-(( RMD)/4)*(-((RMD)/4))-(-(-(-(-(-(-(–(–(—))))))))VE MCE_HIGH=(UZUNLUK/2 )+((RMD)/4)*(-((RMD)/4))+(–)]sonra bunların aritmetik ortalamasını hesaplarsınız 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==veri noktalarınızı sayısal değerlerine göre artan veya azalan şekilde sıraladığınız ve ardından koleksiyon kitaplığının Counter sınıfını kullanarak tüm benzersiz sayısal değerleri birlikte çarptığınız bir geometrik ortalama hesaplama yöntemi o zaman, veri kümenizin uzunluğu LEN modulo bölümü kalan RMD ikiye bölündükten sonra == sıfır ise en yaygın bir öğe MGE'yi döndürürsünüz VEYA geri dönersiniz rn en yaygın iki öğe MGES=[MGE_LOW=(LEN/2)-((RMD)/4)*(-((RMD)/4))-1VE MGE_HIGH=(LEN/2)+((RMD)/4) )*(-((RMD)/4)))+1]sonra aritmetik ortalamalarını hesaplarsınız AMEAN=10**(AMEAN_(forEachElementInList=[AMEAN_(forEachElementInList=[ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne)]),ameanOfAllElementsExceptForTheFirstAndLastOne]=meanAverageCalculationMethodAppliedToformedOfometric olarak), burada len(MGES)=veri kümesindeki geometrik ortalama sayısı
Bu, bir pandas DataFrame'de yeni bir D sütunu oluşturan bir Python kodudur. Yeni D sütunu, A sütunundaki değerlerin toplamını içerir, ancak yalnızca B sütunundaki değer C sütunundaki değerden büyükse.
Sumif
Sumif, verilerin özetlerini hesaplamak için bir Python kitaplığıdır. Bir değerler listesinin toplamını, ortalamasını, minimumunu, maksimumunu veya yüzdelik dilimini hesaplamak için kullanılabilir.
Sütunlar oluştur
Python'da, column() işlevini kullanarak bir veri çerçevesinde sütunlar oluşturabilirsiniz. column() için sözdizimi aşağıdaki gibidir:
sütun(isim, veri)
burada ad, sütunun adıdır ve veriler, o sütuna koymak istediğiniz verilerdir.
Veriler ve sütunlarla çalışma
Python'da, dict() işlevini kullanarak sütunlardaki verilerle çalışabilirsiniz. Bu işlev, bağımsız değişkeni olarak bir sütun adları listesi alır ve bir sözlük nesnesi döndürür. Bu sözlükteki her anahtar bir sütun adıdır ve her değer, veri kümesinden karşılık gelen bir değerdir.
Örneğin, "ad" ve "yaş" sütunlarında "data" veri kümesindeki değerleri içeren bir sözlük nesnesi oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz:
data = ['isim', 'yaş'] dict (veri)
