列表中Python中的Sumifs函数

我正在尝试在Excel中实现一个简单的sumif函数。 我的数据框如下所示：

Value|CatA|CatB|CatC
0.88 | 1  | 1  | 1
0.25 | 1  | 1  | 4
0.54 | 4  | 2  | 3
0.15 | 3  | 2  | 2
0.14 | 1  | 3  | 2

我想要每个类别的价值总和，从数字1到4：

因此：

我尝试过很多东西，比如groupby等，但似乎都没能成功。任何帮助都将不胜感激

您可以然后：

我们可以在

melt

new_df = ( df.melt('Value')
             .groupby(['value','variable'])['Value']
             .sum()
             .unstack(fill_value = 0)
             .rename_axis(columns = None,
                          index = 'Number')
             .reset_index())
print(new_df)
   Number  CatA  CatB  CatC
0       1  1.27  1.13  0.88
1       2  0.00  0.69  0.29
2       3  0.15  0.14  0.54
3       4  0.54  0.00  0.25

---

另一种方法是使用

pd.crosstab

s = df.melt('Value',value_name='Number')
new_df = pd.crosstab(s.Number, s.variable, s.Value, aggfunc='sum').fillna(0)
new_df.columns.name =''

---

---

我不了解情况。你是如何得到0的？@CeliusStingher我想这是因为CatA为0 2'sOh，我刚刚得到它，但这不是一个

sumif

操作，而是一个旋转操作。

new_df = ( df.melt('Value')
             .groupby(['value','variable'])['Value']
             .sum()
             .unstack(fill_value = 0)
             .rename_axis(columns = None,
                          index = 'Number')
             .reset_index())
print(new_df)
   Number  CatA  CatB  CatC
0       1  1.27  1.13  0.88
1       2  0.00  0.69  0.29
2       3  0.15  0.14  0.54
3       4  0.54  0.00  0.25

s = df.melt('Value',value_name='Number')
new_df = pd.crosstab(s.Number, s.variable, s.Value, aggfunc='sum').fillna(0)
new_df.columns.name =''

print(new_df)
        CatA  CatB  CatC
Number                  
1       1.27  1.13  0.88
2       0.00  0.69  0.29
3       0.15  0.14  0.54
4       0.54  0.00  0.25