Pandas

Pandas: как суммировать столбцы на основе условия

В: Pandas

Вы можете использовать следующий синтаксис для суммирования значений столбца в pandas DataFrame на основе условия:

df.loc[df['col1'] == some_value, 'col2'].sum()**

В этом руководстве представлено несколько примеров того, как использовать этот синтаксис на практике, используя следующие Pandas DataFrame:

import pandas as pd

#create DataFrame
df = pd.DataFrame({'team': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C'],
 'conference': ['East', 'East', 'East', 'West', 'West', 'East'],
 'points': [11, 8, 10, 6, 6, 5],
 'rebounds': [7, 7, 6, 9, 12, 8]})

#view DataFrame
df

# team conference points rebounds
#0 A East 11 7
#1 A East 8 7
#2 A East 10 6
#3 B West 6 9
#4 B West 6 12
#5 C East 5 8**

Пример 1: суммирование одного столбца на основе одного условия

В следующем коде показано, как найти сумму очков для строк, в которых команда равна «А»:

df.loc[df['team'] == 'A', 'points'].sum()

#29**

Пример 2: суммирование одного столбца на основе нескольких условий

В следующем коде показано, как найти сумму очков для строк, где команда равна «А», а конференция равна «Восток»:

df.loc[(df['team'] ==  A') &(df['conference'] == 'East'), 'points'].sum()

#29**

Пример 3: суммирование одного столбца на основе одного из нескольких условий

Следующий код показывает, как найти сумму очков для строк, где команда равна «A» или «B»:

df.loc[df['team'].isin(['A', 'B']), 'points'].sum()

41**

Вы можете найти больше руководств по пандам на этой странице .

Еще от кодкамп
Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.