Python/Pandas：跨数据帧的复杂 Excel SUMIFS

Question

我正在使用两个数据框，一个叫做 Sales，如图所示

还有另一个名为 Claims 的数据框，如图所示

我想在另一个名为 "Subset" 的数据框中创建一个名为 "SUMIFS" 的新列（即子集 ['SUMIFS'] = ...），我想知道它是否可以在 pandas 中跨数据帧执行类似 SUMIFS 的 excel 操作。 SUMIFS 的标准是：

总和 -- 销售额['Vehicle Count']

条件 1 -- 销售额['Vehicle Production Month/Year'] = 索赔['Vehicle Production Month/Year']

条件 2 -- 销售额['DIS since RUN DATE'] < 索赔['Claim DIS']

这是电子表格形式的销售数据框

这是电子表格形式的索赔数据框

最后，这是我在 excel 中使用的原始公式，我想将其转换为 Python：=SUMIFS(Sales!$D$2:$D $1156，销售额！$A$2：$A$1156，理赔！B2，销售额！$E$2：$E$1156，<"&Claims!O2)

Answer 1

如果你在Python中已经有了两个数据框，那么你可以简单地这样做。注意：这仅在两个数据帧都已排序时才有效。（如果您有 ID 列，请在运行以下代码之前对其进行排序）

Sales['Vehicle Count'][
(Sales['Vehicle Production Month/Year'] == Claims['Vehicle Production Month/Year'])
& ['DIS since RUN DATE'] < Claims['Claim DIS'])
].sum()

我基本上是通过两个if条件过滤数据，所以剩下的就是你想要的。您所要做的就是总结一下。（这是一个直接比较，整个系列由另一个系列）

Python/Pandas：跨数据帧的复杂 Excel SUMIFS

Python/Pandas: Complicated Excel SUMIFS across dataframes

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