从 pandas 列中添加和扣除的 For 循环

Question

所以我有这个 df

SUPPLIER   PRODUCTID   STOREID   BALANCE   AVG_SALES   TO_SHIP
SUP1       P1          STR1      50        5           18
SUP1       P1          STR2      6         7           18
SUP1       P1          STR3      74        4           18
SUP2       P4          STR1      35        3           500
SUP2       P4          STR2      5         4           500
SUP2       P4          STR3      54        7           500

它始终按供应商和产品 ID 分组。TO_SHIP 列对于该组是唯一的。例如，我有 18 个产品供 SUP1 和 P1 发送。然后我添加新列：

• 计算 Wk_bal = (BALANCE / AVG_SALES)
• 每个供应商 ID-产品 ID 组的排名 Wk_bal
• 该组的最低 Wk_bal ：SEND_PKGS = +1
• 然后再次计算 Wk_bal 但添加发送的 pkg = ((BALANCE+SEND_PKGS) / AVG_SALES)
• 这样循环下去，直到所有 TO_SHIP 都分配给最需要的商店

可视化运行：

首先输出（计算wk_bal，然后发送1 pkg到最低）：

SUPPLIER   PRODUCTID   STOREID   BALANCE   AVG_SALES   TO_SHIP   Wk_Bal     SEND_PKGS
SUP1       P1          STR1      50        5           18        10         0           
SUP1       P1          STR2      6         4           18        1.5        1
SUP1       P1          STR3      8         4           18        2          0
SUP2       P4          STR1      35        3           500       11.67      0
SUP2       P4          STR2      5         4           500       1.25       1
SUP2       P4          STR3      54        7           500       7.71       0

第二个输出（计算更新的 wk_bal，将1 个pkg 发送到最低）：

SUPPLIER   PRODUCTID   STOREID   BALANCE   AVG_SALES   TO_SHIP   Wk_Bal     SEND_PKGS 
SUP1       P1          STR1      50        5           17        10         0           
SUP1       P1          STR2      8         4           17        1.75       2
SUP1       P1          STR3      8         4           17        2          0
SUP2       P4          STR1      35        3           499       11.67      0
SUP2       P4          STR2      7         4           499       1.5        2
SUP2       P4          STR3      54        7           499       7.71       0

依此类推...所以直到剩下 to_ship 为止，计算排名-给出一包。这个过程的原因是我想确保 wk_balance 最低的商店首先获得包裹。（还有很多其他原因）

我最初是在 SQL 上构建的，但由于复杂性，我转向了 python。不幸的是，我的Python不太擅长提出具有多个条件的循环，特别是在pandas df上。到目前为止我已经尝试过（但失败了）：

df['Wk_Bal'] = 0
df['TO_SHIP'] = 0

for i in df.groupby(["SUPPLIER", "PRODUCTID"])['TO_SHIP']:
    if i > 0:
          df['Wk_Bal'] = df['BALANCE'] / df['AVG_SALES']
          df['TO_SHIP'] = df.groupby(["SUPPLIER", "PRODUCTID"])['TO_SHIP']-1
          df['SEND_PKGS'] = + 1
          df['BALANCE'] = + 1
    else:
         df['TO_SHIP'] = 0

我该如何做得更好？

Answer 1

希望我已经理解您的所有要求。这是您的原始数据：

df = pd.DataFrame({'SUPPLIER': ['SUP1', 'SUP1', 'SUP1', 'SUP2', 'SUP2', 'SUP2'],
          'PRODUCTID': ['P1', 'P1', 'P1', 'P4', 'P4', 'P4'],
          'STOREID': ['STR1', 'STR2', 'STR3', 'STR1', 'STR2', 'STR3'],
          'BALANCE': [50, 6, 74, 35, 5, 54],
          'AVG_SALES': [5, 4, 4, 3, 4, 7],
          'TO_SHIP': [18, 18, 18, 500, 500, 500]})

这是我的方法：

df['SEND_PKGS'] = 0
df['Wk_bal'] = df['BALANCE'] / df['AVG_SALES']
  
while (df['TO_SHIP'] != 0).any():
  lowest_idx = df[df['TO_SHIP'] > 0].groupby(["SUPPLIER", "PRODUCTID"])['Wk_bal'].idxmin()
  df.loc[lowest_idx, 'SEND_PKGS'] += 1
  df['Wk_bal'] = (df['BALANCE'] + df['SEND_PKGS']) / df['AVG_SALES']
  df.loc[df['TO_SHIP'] > 0, 'TO_SHIP'] -= 1

我继续更新，df直到该TO_SHIP列全部为零。然后我递增SEND_PKGS对应于Wk_bal每组中最低值的值。然后更新Wk_bal并减少任何非零TO_SHIP列。

我最终得到：

    SUPPLIER    PRODUCTID   STOREID BALANCE AVG_SALES   TO_SHIP SEND_PKGS   Wk_bal
0   SUP1        P1          STR1    50      5           0          0            10.000000
1   SUP1        P1          STR2    6       4           0         18            6.000000
2   SUP1        P1          STR3    74      4           0          0            18.500000
3   SUP2        P4          STR1    35      3           0         92            42.333333
4   SUP2        P4          STR2    5       4           0        165            42.500000
5   SUP2        P4          STR3    54      7           0        243            42.428571

编辑：在有多个最小值的情况下Wk_bal，我们可以根据最小值进行选择AVG_SALES：

def find_min(x):
  num_mins = x["Wk_bal"].loc[x["Wk_bal"] == x["Wk_bal"].min()].shape[0]
  if num_mins == 1:
    return(x["Wk_bal"].idxmin())
  else:
    min_df = x.loc[x["Wk_bal"] == x["Wk_bal"].min()]
  return(min_df["AVG_SALES"].idxmin())

然后，或多或少和以前一样：

df['SEND_PKGS'] = 0
df['Wk_bal'] = df['BALANCE'] / df['AVG_SALES']

while (df['TO_SHIP'] != 0).any():
  lowest_idx = df[df['TO_SHIP'] > 0].groupby(["SUPPLIER", "PRODUCTID"])[['Wk_bal', 'AVG_SALES']].apply(find_min)
  df.loc[lowest_idx, 'SEND_PKGS'] += 1
  df['Wk_bal'] = (df['BALANCE'] + df['SEND_PKGS']) / df['AVG_SALES']
  df.loc[df['TO_SHIP'] > 0, 'TO_SHIP'] -= 1