将Excel含关键词的SUMIF操作替换为Python DataFrame实现

需求说明 #

针对同一设备下的每条关键词记录，汇总所有设备相同且关键词包含当前记录关键词的行的cost和conversions字段（例如移动端的"black"关键词，需汇总所有移动端关键词含"black"的记录的cost总和与conversions总和）。

实现步骤与代码 #

1. 导入库并读取数据
   假设数据存储为CSV格式，先读取到DataFrame中：

import pandas as pd

# 替换为你的数据路径或数据源
df = pd.read_csv('your_data_file.csv')

2. 编写分组汇总函数
   定义函数处理单个设备组内的关键词匹配与汇总：

def calc_keyword_agg(group):
    agg_results = []
    # 遍历组内每个唯一关键词
    for target_keyword in group['keyword'].unique():
        # 筛选当前设备下关键词包含target_keyword的所有行
        match_mask = group['keyword'].str.contains(target_keyword, case=False)
        # 计算汇总值
        sum_cost = group.loc[match_mask, 'cost'].sum()
        sum_conversions = group.loc[match_mask, 'conversions'].sum()
        # 收集结果
        agg_results.append({
            'device': group['device'].iloc[0],
            'keyword': target_keyword,
            'total_cost': sum_cost,
            'total_conversions': sum_conversions
        })
    return pd.DataFrame(agg_results)

3. 分组应用并生成结果
   按device分组后应用上述函数，得到最终汇总表：

final_agg_df = df.groupby('device').apply(calc_keyword_agg).reset_index(drop=True)

关键说明 #

• str.contains(target_keyword, case=False)：不区分大小写匹配关键词，若需严格区分大小写，将case=False改为case=True即可。
• 该逻辑会为每个关键词单独计算其对应的包含匹配汇总，完全覆盖需求中的场景（如示例中移动端"black"会汇总所有含"black"的相关记录）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Shany H.