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python - sumifs 解决给定问题的 python 等价物是什么

问题描述

这是数据框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'IDENTIFIER': ['A_xcxcxc', 'BA_bcbcbc', 'A_xcxcxc', 'A_xcxcxc', 'BA_bcbcbc', 'C_rgrg', 'BA_bcbcbc', 'D_wewerw', 'A_xcxcxc', 'A_xcxcxc'],
                   'income': [-30362100.0, 200000.0, -21248077.5, 150000.0, -33843389.2, 200000.0, -40229279.75, 250000.0, -22111384.6, 200000.0],
'Date' : ['03/03/2031', '22/01/2060', '04/03/2025', '22/07/2032', '08/03/2028', '22/11/2065', '05/04/2024', '22/03/2032', '15/10/2025', '22/07/2065']
})

我想汇总每个标识符的收入，但前提是它在 2030 年 1 月 1 日之前。只是为了澄清我是否使用 sumifs 在 excel 中这样做，我得到了这个

在此处输入图像描述

我假设可以使用 groupby 函数来完成，但不确定如何添加与日期相关的条件。

标签： pythonpandasgroup-bysumifs

解决方案

首先过滤日期在 2030 年 1 月 1 日之前的行，然后执行 groupby 并求和：

import pandas as pd
import datetime

df = pd.DataFrame({'IDENTIFIER': ['A_xcxcxc', 'BA_bcbcbc', 'A_xcxcxc', 'A_xcxcxc', 'BA_bcbcbc', 'C_rgrg', 'BA_bcbcbc', 'D_wewerw', 'A_xcxcxc', 'A_xcxcxc'],
                   'income': [-30362100.0, 200000.0, -21248077.5, 150000.0, -33843389.2, 200000.0, -40229279.75, 250000.0, -22111384.6, 200000.0],
'Date' : ['03/03/2031', '22/01/2060', '04/03/2025', '22/07/2032', '08/03/2028', '22/11/2065', '05/04/2024', '22/03/2032', '15/10/2025', '22/07/2065']
})

# convert string column to datetime
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# limit for the filter
limit = datetime.datetime(year=2030, month=1, day=1)

# do the operation - df.loc[df.Date < limit] is the filter
df.loc[df.Date < limit].groupby('IDENTIFIER').sum()

输出：

                 income
IDENTIFIER             
A_xcxcxc   -43359462.10
BA_bcbcbc  -74072668.95

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