Python/Pandas：跨数据帧的复杂 Excel SUMIFS

Question

我正在使用两个数据框，一个名为 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“子集”的数据框中创建一个名为“SUMIFS”的新列（即 Subset['SUMIFS'] = ...），我想知道是否可以执行类似 SUMIFS 的 Excel在 pandas 中跨数据帧的操作。 SUMIFS 的标准是：

sumrange -- Sales['Vehicle Count']

标准 1 -- 销售['车辆生产月/年'] = 索赔['车辆生产月/年']

标准 2 -- 销售['DIS since RUN DATE']

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$1156, Sales!$A$2:$A $1156，索赔！B2，销售！$E$2:$E$1156，

Answer 1

如果您已经在 Python 中有两个数据框，那么您可以简单地执行此操作。注意：这仅在两个数据框都已排序时才有效。 （如果您有一个 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()

我本质上是通过两个 if 条件过滤数据，所以剩下的就是你想要的。你所要做的就是总结它。 （这是一个直接比较，另一个系列的整个系列）