问将Python用于理论(条件)运行总计
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Stack Overflow用户

提问于 2022-09-27 23:41:48

回答 1查看 67关注 0票数 1

问题--如何使用规则复制最后一列“计算运行op股票”。必须能够解释多种产品。(编辑以尝试增加清晰度)

规则(基于示例数据的数字)：

行0如果库存已知-使用它(10)
第1行(如果库存未知)-使用前几周的开盘库存(10)-前几周的销售(3)+前一周的生产(4)=(11)
第2行，如果库存未知，而前一周的销售尚未完成或发生，则使用前一周的库存(11)-前一周的预测(3)+前一周的生产(2)= (10)

感觉应该很简单，但我对Python还不熟悉，所以无法理解。尝试了shift(1)，但只对没有值的第一行工作。试过累积和不算零而没有运气。如果这是更好的实践，我很高兴我应该使用助手列，或者让数据水平运行而不是垂直运行？

df = pd.DataFrame({
'product':['A','A','A'],
'week':pd.date_range('9/12/2022', periods=3, freq='W'),
'sales':[3,0.5,0],
'forecast':[5,3,7],
'production':[4,2,3],
'opening stock':[10,np.nan,np.nan],
'calculated running op stock': [10,11,10] # This is what i want to calculate based on the criteria above
})

输入：

  product       week  sales  forecast  production  opening stock
0       A 2022-09-18    3.0         5           4           10.0
1       A 2022-09-25    0.5         3           2            NaN
2       A 2022-10-02    0.0         7           3            NaN

期望产出：

  product       week  sales  forecast  production  opening stock  calculated running op stock
0       A 2022-09-18    3.0         5           4           10.0                           10
1       A 2022-09-25    0.5         3           2            NaN                           11
2       A 2022-10-02    0.0         7           3            NaN                            10

python

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-09-28 17:38:42

您可以简单地迭代这些行并根据上一行和当前行分配值：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
'product':['A','A','A'],
'week':pd.date_range('9/12/2022', periods=3, freq='W'),
'sales':[3,0.5,0],
'forecast':[5,3,7],
'production':[4,2,3],
'opening stock':[10,np.nan,np.nan]
})

df["calculated running op stock"] = df['opening stock']
prev_na = False
for idx in range(len(df)):
    row = df.iloc[idx]
    prev_row = df.iloc[idx-1] if idx>0 else None
    if pd.isna(row["calculated running op stock"]): # CASE 0
        if prev_na: # CASE 2
            df.loc[idx, "calculated running op stock"] = prev_row["calculated running op stock"] - prev_row["forecast"] + prev_row["production"]
        else: # CASE 1
            df.loc[idx, "calculated running op stock"] = prev_row["calculated running op stock"] - prev_row["sales"] + prev_row["production"]
        prev_na = True
    else:
        prev_na = False

输出：

  product       week  sales  forecast  production  opening stock  calculated running op stock 

0       A 2022-09-18    3.0         5           4           10.0                         10.0
1       A 2022-09-25    0.5         3           2            NaN                         11.0
2       A 2022-10-02    0.0         7           3            NaN                         10.0

票数 1

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/73874799

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