Question

我需要找到满足多个条件的所有行组合。我尝试通过添加多个条件来使用itertools中的powerset配方和答案here，但似乎无法使这些条件正常工作。我想出的代码是：

def powerset(iterable):
"powerset([1,2,3]) --> () (1,) (2,) (3,) (1,2) (1,3) (2,3) (1,2,3)"
s = list(iterable)
return chain.from_iterable(combinations(s, r) for r in range(len(s)+1))

df_groups = pd.concat(
                  [data.reindex(l).assign(Group = n) for n, l in 
                   enumerate(powerset(data.index)) ])
                   if ((data.loc[l, 'Account'] == 'COS').any() & (data.loc[l,'Amount'].sum() >= 100)
                        & (data.loc[l,'Account'] == 'Rev').any() & (data.loc[l, 'Amount'].sum() >= 150)
                        & (data.loc[l,'Account'] == 'Inv').any() and (data.loc[l, 'Amount'].sum() >= 60)))] )

我上面要尝试做的只是找到满足/超过以下阈值的那些组合：

Account     Amount
COS         150 
Rev         100 
Inv         60

样本数据：

Entity  Account Amount  Location
A10      Rev    60       A
B01      Rev    90       B
C11      Rev    80       C
B01      COS    90       B
C11      COS    80       C
A10      Inv    60       A

为可怜的问题写作礼节提前道歉，这是我第一次无法在Stackoverflow上找到答案，不得不问一个问题。
另外，请注意，随着len（data）的增加，这将变得非常缓慢，因此对此方面的任何建议也将受到极大的赞赏。

查找符合子组阈值的组合

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