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  • 同时满足两个条件计数
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    2021-10-01 11:04:08

    R语言dataframe计算满足筛选条件的行的个数(筛选满足条件的数据行并计数):类似于excel的countif函数

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  • Python轻松多条件计数与求和

    千次阅读 2022-05-12 00:17:58
    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...

    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

    本文讲解内容:多条件计数、求和

    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。

    dd553a365d8922650483fee384587d8f.png

    普通计数/Excel

    计算用户数,使用COUNT函数,得出用户数是10个。

    =COUNT(A2:A11)

    计算城市列非空单元格个数,使用COUNTA函数,将非空的数值剔除,得出非空的城市为6个。

    =COUNTA(C2:C11)

    计算城市列空单元格个数,使用COUNTBLANK函数,只计入单元格为空的数,得出空单元格数是4个。

    =COUNTBLANK(C2:C11)

    普通计数/Python

    导入第一个sheet表的数据。

    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

    88e48ff2f82a87d863ba5306e1fa9848.png

    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()

    Python中的count函数默认是计入非空值,所以要求非空单元格数直接使用count函数即可,得出非空的城市为6个。

    #计算城市列非空单元格个数
    df1['城市'].count()

    要计算空的单元格数,首先用isnull函数返回布尔值,然后用sum函数求和即可,得出城市列空单元格数是4个。

    #计算城市列空单元格个数
    df1['城市'].isnull().sum()

    条件计数/Excel

    计算不同性别的客户数,使用COUNTIF函数,添加计入的条件进行运算,得出女性客户数是5,男性客户数是5。

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

    计算北京女性的客户数,需要满足两个条件,一个是城市列属于北京,另一个是性别是"F",两个条件同时满足,得出北京女性的客户数为3。

    =COUNTIFS(C2:C11,"北京",E2:E11,"F")

    『条件计数/Python

    导入第二个sheet表的数据。

    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

    7b325dd99798a02036dc2d76d0dbfc3a.png

    要计算不同性别的客户数使用value_counts函数,既可以分组,也可以计算,得出女性客户数是5,男性客户数是5。

    #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。

    #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

    销售额求和,使用sum函数,得出销售额为37810。

    =SUM(F2:F11)

    北京的销售额求和,求和城市里满足是北京市的销售额,得出销售额为10828。

    =SUMIF(C2:C11,"北京",F2:F11)

    北京的销售额求和且满足年龄小于30岁,添加两个条件,一个是城市里是北京市,另一个是年龄小于30岁,得出销售额为3200。

    =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。

    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

    771d6858137f27acbdd5a3864416c9c7.png

    对销售额这一列使用sum函数求和,得出销售额为37810。

    #销售额求和
    df3['销售额'].sum()

    筛选城市这一列满足北京市的列对销售额求和,得出销售额为10828。

    #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。

    展开全文
  • =sumproduct((条件1列范围=条件1)*(条件2列范围=条件2)) 如,统计性别是男年龄是40岁的总人数(其中A列为年龄,B列性别),公式:=sumproduct((B2:B8="男")*(A2:A8=“40")) 2、用countifs函数,如果是单个条件可以用...

    常用的类似统计方法大概有三种:
    1、用sumproduct函数:
    =sumproduct((条件1列范围=条件1)*(条件2列范围=条件2))
    如,统计性别是男年龄是40岁的总人数(其中A列为年龄,B列性别),公式:=sumproduct((B2:B8="男")*(A2:A8=“40"))
    2、用countifs函数,如果是单个条件可以用countif函数,方法一样:
    =countifs(条件1列范围,条件1,条件2列范围,条件2)
    如上例的公式为:=countifs(B2:B8,"男",A2:A8,"40")
    3、用count函数:
    如上例的公式为:=count(0/((B2:B8="男")*(A2:A8="40"))) 按组合键ctrl+sgift+enter结束公式。

    本博客已countifs函数为例描述一下如何操作:

    A表格:

    年龄性别
    30
    30
    40
    50
    40
    50
    30

     

    在B表格或者A表格的其它sheet页中求满足性别是男,年龄是40岁的人数;

    步骤一:在B表格或者A表格其它sheet页的任意单元格中输入等号"=coun",根据联想出来的公式双击COUNTIFS;

    步骤二:双击后开始输入参数,第一个参数是A表中需要满足条件的列,B列,圈上所有范围;第二个参数是匹配第一个参数的条件,条件是男;第三个参数是A表中需要满足条件的列,C列,圈上所有范围;第四个参数是第三个参数的条件,条件是40;

    最终公式为:=COUNTIFS(B2:B8,"男",A2:A8,"40"),结果是1;

    这样就完成了统计满足两列条件的总和; 

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  • 最后一种也满足一下大家对于Python的好奇!友情提醒:应该是目前你所能见到的最全面的了!先收藏!需求:统计对应区域中不重复的人员数?方法1:辅助列+函数这方法推荐函数新手使用,帮助刚入门的同学解决问题!...

    问题很常见,但是对新手来说又比较棘手,所以我们来一期,系统讲讲,个人我个人的知识储备,大概写了8种,涵盖Excel的方方面面!最后一种也满足一下大家对于Python的好奇!

    友情提醒:应该是目前你所能见到的最全面的了!先收藏!

    需求:统计对应区域中不重复的人员个数?

    207955998_2_20201120065342962方法1:辅助列+函数

    这个方法推荐函数新手使用,帮助刚入门的同学解决问题!=SUMPRODUCT(($B$2:$B$15=$E2)/COUNTIFS($A$2:$A$15,$A$2:$A$15))

    207955998_3_2020112006534324

    没有条件单纯的统计不重复内容,基本大家都知道使用SUM(1/COUNTIF(区域,区域))套路!如果有条件呢,我们可以把多个条件组合到一起,就变成一列了,然后使用单列不重复统计,最后再根据区域是的等于需要求的区域过滤!

    如果你是一个函数高手,那么不用辅助列也可以!方法2:函数法(无辅助列)=SUMPRODUCT(($A$2:$A$15=$D2)/COUNTIFS($A$2:$A$15,$A$2:$A$15,$B$2:$B$15,$B$2:$B$15))

    207955998_4_20201120065343103

    这个应该不需要我过多的解释,只是把辅助列放到了公式中,单条件变多条件!

    好吧!你说函数法都太难了,有没有小白可以实现的,试试吧!方法3:透视表法(新手)

    207955998_5_20201120065343181

    要点说明:在创建透视表时 必须勾选添加到数据模型才可以使用不重复统计!

    其本质使用的是Power Pivot的不重复统计功能!

    如果觉得上面的方法过于小白,那我们可以试试Power Query方法4:Power Query

    207955998_6_20201120065343321

    点击 【转换】- 【数据分组】- 【非重复计数】 确定即可!

    207955998_7_20201120065343431

    在PQ中使用自带的分组功能,也能轻松搞定这样的需求!依旧不能再简单!

    如果你想稍微酷点,那么使用VBA怎么样?方法5:VBA

    去重统计本是字典的强项,但是条件去重确实一点麻烦,不过可以使用双层字典即可轻松搞定!VBA爱好者,可以参考一下这种写法!

    207955998_8_20201120065343493方法6:Power Pivot-DAX度量值

    在PP中使用DAX函数 DISTINCTCOUNT,可以非常简单的统计不重复的个数

    写个度量值,扔到透视表值字段即可!

    207955998_9_20201120065343634

    207955998_10_20201120065343696

    其实到这里,也就差不多了,不要总是说去重统计不会!

    突然想起好久没写的SQL,好像我也懂一点点!,要不写一下SQL,顺便练个手!方法7:SQL法select 地区 , count(*) as 不重复人数  from (select distinct * from [data$] where 地区 <>null) group by 地区

    先使用子查询去重,再进行分组聚合计数即可!有SQL大佬欢迎提供好的思路!

    207955998_11_20201120065343774

    好吧!最后我再写一个Python 就收工吧!方法8:番外-Pythondf.drop_duplicates().groupby('地区').count()

    pandas在数据统计方面再次刷新了我的认知,一句搞定!不要鼓吹python

    但是pandas确实是一个数据分析非常好用的库,谁用谁知道!

    207955998_12_20201120065343884本文由“壹伴编辑器”提供技术支持

    8种方法,掏空了我自己,基本涵盖目前Excel的方方面面!也算是我个人的入门Excel后的一次小小的总结吧!

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