Question

尝试使用多个数据框在Python中创建 - 相当于Excel中可以跨越多个工作表的countifs。

我需要根据当前数据框中的条件，在其他数据框上新记录列数。

请参阅我在python中想要做的Excel impression，here。

我的目标？

计算学生数据框中的考试
按学生证
考试日期＆gt; =注册日期
考试日期＆lt; =详细日期
考试成绩＆gt; = 70

基本上Excel等价物是......

= COUNTIFS（摘要！$ B $ 1：$ B $ 11，＆＃34;＆gt; =＆＃34;＆amp; Detail！B2，总结！$ B $ 1：$ B $ 11，＆＃34;＆lt; =＆＃34;＆amp; Detail！C2，总结！$ C $ 1：$ C $ 11，＆＃34;＆gt; =＆＃34;＆amp; 70，摘要！$ A $ 1：$ A $ 11，＆＃34; =＆＃34;＆amp; Detail！A2）

...其中Summary是主要数据框，Detail是我要计算记录的辅助数据框。

在我的研究中找到了这些答案：

不是我想要的，因为它们不会跨越多个数据帧。我能够为单数数据框创建基本的标识：

sum(1 for x in students['Student ID'] if x == 1)
sum(1 for x in exams['Exam Grade'] if x >= 70)

Answer 1

基本上你要做的就是设置两个数据帧，比如说df1用于＆＃34;考试通过＆＃34;每个考试的标记信息和df2。

为了让自己开始，您可以读取这样的excel文件：

df1 = pd.read_excel('filename1.xlsx')
df2 = pd.read_excel('filename2.xlsx')

然后，对于df1中的每一行，您要分段df2并获取分段数据帧的长度。

首先，您可能想要为df1中的每一行创建信息列表，这可以这样做：

student_info = df1[['Student ID', 'Enrollment Date', 'Qualification Date']].values

然后你可以迭代这样的行：

N_exams_passed = [] # Store counts for each student in a list

for s_id, s_enroll, s_qual in student_info:
    N_exams_passed.append(len(df2[(df2['Student ID']==s_id) &
                                  (df2['Exam Date']>=s_enroll) &
                                  (df2['Exam Date']<=s_qual) &
                                  (df2['Grade']>=70)])
                          )

然后添加/替换df1中的列：

df1['Exams Passed'] = N_exams_passed

为了正确比较日期，您需要将它们转换为每个pandas数据帧中的datetime对象，我将把它留给您。提示：您可以使用pd.to_datetime()功能。

python pandas countifs使用多个标准和多个数据框

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