Python Pandas zählen und summieren bestimmte Bedingungen

Gibt es in Pandas einzelne Funktionen, um die Äquivalente von SUMIF auszuführen , die über eine bestimmte Bedingung summieren , und COUNTIF , das Werte bestimmter Bedingungen aus Excel zählt?

Ich weiß, dass es viele Mehrschrittfunktionen gibt, für die verwendet werden kann

zum Beispiel für sumifich kann (df.map(lambda x: condition), or df.size())dann verwenden.sum()

und denn countifich kann (groupby functionsmeine Antwort verwenden und suchen oder einen Filter und den verwenden.count())

Gibt es einen einfachen Ein-Schritt-Prozess, um diese Funktionen auszuführen, bei dem Sie die Bedingung und den Datenrahmen eingeben und die Summe oder die gezählten Ergebnisse erhalten?

Sie können zunächst eine bedingte Auswahl treffen und die Ergebnisse der Auswahl mit der sumFunktion zusammenfassen.

>> df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3]})
>> df[df.a > 1].sum()   
a    5
dtype: int64

Mehr als eine Bedingung haben:

>> df[(df.a > 1) & (df.a < 3)].sum()
a    2
dtype: int64

Sie haben die ausgefallenen Indizierungsfunktionen von Datenrahmen nicht erwähnt, z.

>>> df = pd.DataFrame({"class":[1,1,1,2,2], "value":[1,2,3,4,5]})
>>> df[df["class"]==1].sum()
class    3
value    6
dtype: int64
>>> df[df["class"]==1].sum()["value"]
6
>>> df[df["class"]==1].count()["value"]
3

Sie könnten df["class"]==1durch eine andere Bedingung ersetzen .

Normalerweise verwende ich numpy sum über der logischen Bedingungsspalte:

>>> import numpy as np
>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame({'Age' : [20,24,18,5,78]})
>>> np.sum(df['Age'] > 20)
2

Dies scheint mir etwas kürzer als die oben vorgestellte Lösung