基于数据帧中的值求和

Question

当MatchN为x时，我需要对列“运行”求和，B在i和j之间。

MatchN  I   B   Runs
1000887 1   0.1 1
1000887 1   0.2 3
1000887 1   0.3 0
1000887 1   0.4 2
1000887 1   0.5 1

我尝试使用for循环，但到目前为止还无法破解它。有什么建议吗？

Answer 1

您可以先使用过滤器，然后对B列求和，例如：

df[(df['MatchN'] == x) & (i <= df['B']) & (df['B'] <= j)]['Runs'].sum()
#  \_________________________ _________________________/ \___ __/\_ __/
#                            v                               v     v
#                        filter part                     column sum part

所以过滤器部分是逻辑和三个条件：

1. df['MatchN'] == x;
2. i <= df['B'];和
3. df['B'] <= j。

我们使用&运算符组合三个过滤器。接下来，我们使用df[<filter-condition>]选择这些行（我们之前讨论的过滤器为<filter-condition>）。

接下来，我们选择已过滤行的Runs列，然后最后计算该列的.sum()。

Answer 2

您可以使用query：

x = '1000887'
i = 0.2
j = 0.4
df.query('MatchN == @x and @i <= B <= @j')['Runs'].sum()

输出：

5