É comum que depois de anos usando o Excel a gente tente replicar algumas funções no Python. Pensando nisso, resolvi fazer esse post para contemplar duas funções importantes do Excel. E se você não viu, eu já postei sobre outra também, só ir em PROCV no Python. No futuro, vou fazer ainda algumas outras, então fique ligado. Vamos ao post de hoje:
Primeiro, carregue o dataset Iris (baixe-o aqui):
import pandas as pd
iris = pd.read_csv('iris.csv')
SOMA.SE: Vamos somar o campo SepalLengthCm somente se for uma espécie de Iris-setosa:
iris.loc[iris['Species']=='Iris-setosa']['SepalLengthCm'].sum()
CONT.SE: Vamos contar o campo SepalLengthCm somente se for uma espécie de Iris-setosa:
iris.loc[iris['Species']=='Iris-setosa']['SepalLengthCm'].count()
Note que você poderia fazer um soma.se para todos os campos, bastante não especificar a coluna que você quer somar:
iris.loc[iris['Species']=='Iris-setosa'].sum()
Agora que você já sabe fazer o CONT.SE e o SOMA.SE no Python, ficou fácil para traduzir o MÉDIASE, não? Bom, vou te ajudar já dando essa resposta como um bônus:
MÉDIASE:
iris.loc[iris['Species']=='Iris-setosa']['SepalLengthCm'].count()
Se você teve dúvidas quanto a essas funções, é possível que existam duas lacunas no seu conhecimento de Python, a de group by e a do loc. Recomendo que você veja esse post Group By no Python + Group By com Base Filtrada e o vídeo de introdução ao Pandas no meu canal do Youtube.
Fala, cara, tudo joia?
Essa sua explicação clareou um pouco minhas dúvidas porém não sanou um problema que me deparei.
Tenho uma coluna Chave, que tem concatenada as colunas “número Nota fiscal” e “Número Pedido”. Logo, todas as linhas possuem uma chave. Gostaria de criar uma nova coluna chamada “Somase_Valor” onde cada linha retornasse a Soma total do valor da planilha com aquela chave.
No excel é super fácil, eu faria um “=SOMASE(A:A;A1;C:C) (A- Coluna que contém as chaves, C – Coluna do valor)
achou?
Base[‘Somase_valor’]=Base.loc[Base[‘A’]==A1][C].sum()