Python轻松多条件计数与求和

科技前沿 • 2025-02-15 16:59 • 阅读 60

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来源：大话数据分析

在日常做数据日报时，日报的数据指标需要根据特定的条件进行计数和求和，需要使用大量的Excel函数，比如普通计数COUNT，普通求和SUM，条件计数COUNTIF，条件求和SUMIF等。

本文借助Python对比Excel中多条件计数和求和的用法，轻松实现实现Python中的多条件计数和求和，相较而言，Python的语法更加清晰，多条件计数和求和的用法更加鲜明，下面一起来学习。

示例工具：anconda3.7、office2016

适用范围：用Python多条件计数、求和

数据获取

本案例数据如下，其中包含用户ID、日期、城市等6个字段，需要对这些数据字段根据特有的条件进行计数和求和。

『普通计数/Excel』

=COUNT(A2:A11)

讯享网=COUNTA(C2:C11)

=COUNTBLANK(C2:C11)

『普通计数/Python』

讯享网import pandas as pd df1=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\多条件计数与求和.xlsx',sheet_name='COUNT&COUNTA&COUNTBLANK',usecols='A:F') df1

计算用户数可以在用户ID这一列进行计数，得出用户数为10。

#计算用户数 df1['用户ID'].count()

讯享网#计算城市列非空单元格个数 df1['城市'].count()

#计算城市列空单元格个数 df1['城市'].isnull().sum()

『条件计数/Excel』

讯享网=COUNTIF($E$2:$E$11,"F") =COUNTIF($E$2:$E$11,"M")

=COUNTIFS(C2:C11,"北京",E2:E11,"F")

『条件计数/Python』

导入第二个sheet表的数据。

讯享网df2=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\多条件计数与求和.xlsx',sheet_name='COUNTIF&COUNTIFS',usecols='A:F') df2

#计算不同性别的客户数 df2['性别'].value_counts()

要计算北京女性的客户数需要筛选出城市是"北京"且性别是"F"的用户ID，进行计数即可，得出北京女性的客户数为3。

讯享网#计算北京女性的客户数 df2[(df2['城市']=='北京')&(df2['性别']=='F')]['用户ID'].count()

『条件求和/Excel』

=SUM(F2:F11)

讯享网=SUMIF(C2:C11,"北京",F2:F11)

=SUMIFS(F2:F11,C2:C11,"北京",D2:D11,"<30")

『条件求和/Python』

导入第三个sheet表的数据。

讯享网df3=pd.read_excel(r'D:\系统桌面(勿删)\Desktop\多条件计数与求和.xlsx',sheet_name='SUM&SUMIF&SUMIFS',usecols='A:F') df3

#销售额求和 df3['销售额'].sum()

讯享网#北京的销售额求和 df3[df3['城市']=='北京']['销售额'].sum()

筛选特定的数据，需要满足两个条件，城市列属于"北京"且年龄小于30，对销售额这一列进行求和，得出销售额为3200。

#北京的销售额求和，且满足年龄小于30岁 df3[(df3['城市']=='北京')&(df3['年龄']<30)]['销售额'].sum()

以上为多条件计数和求和在Python中的用法，熟练掌握Python的用法，可以解放双手，使用代码完成Excel复杂的多条件计数、多条件求和，提高运算效率和工作效率。