有人能帮我在Python上创建SUMIFS函数等价物吗？

Question

上周我基本上学会了Python，虽然我目前正在学习基础知识，但我的任务是在工作中用Python构建一个小程序。希望能帮上忙。 我想创建一个类似于excel版本的SUMIFS函数。我的数据包含现金流日期（CFDATE）、投资组合名称（portfolio）和现金流金额（CF）。我想根据它所属的投资组合和下跌的日期来计算现金流量的总和。 我使用下面的代码成功地实现了这一点，但是我很难将结果输出为一个数组/表，其中标题行包含所有的公文包，并且初始列是一个日期列表（删除重复项），并且CF根据每个组合（CFDATE，PORTFOLIO）分组。在

例如所需输出： A-'B'组合'C' C日期

2017年9月30日300 600 300 2017年10月31日300 0 600

目前使用的代码：

from pandas import Series,DataFrame
from numpy import matrix
import numpy as np
import pandas as pd

df = DataFrame(pd.read_csv("...\Test.csv"))
portfolioMapping = sorted(list(set(df.PORTFOLIO)))
cfDateMapping = list(set(df.CFDATE))


for i in range(0,len(portfolioMapping)):
    dfVar = df.CF * np.where(df.PORTFOLIO == portfolioMapping[i] , 1, 0)
    for j in range(0,len(cfDateMapping)):
        dfVar1 = df.CF/df.CF * np.where(df.CFDATE == cfDateMapping[j] , 1, 0)
        print([portfolioMapping[i],[cfDateMapping[j]],sum(dfVar*dfVar1)])

数据基本上是这样的：

^{pr2}$

在这件事上我真的很感激你的帮助。在

Answer 1

您需要^{}+sum+^{}：

^{1}$

或^{}：

^{pr2}$

Answer 2

我认为在您的情况下，最好使用groupby方法，如下所示：

^{1}$

基本上，一旦你把你的dataframedf分组，你就可以对它执行各种方法（比如sum()，mean()，min()，max()，等等）

此外，您可以将分组的数据帧存储在如下对象中：

^{pr2}$

它使以后执行不同的计算更加灵活：

grouped.sum()
grouped.mean()
grouped.count()

Answer 3

你可以简单地用熊猫的^{}：

^{1}$

结果如下：

^{pr2}$