Question

我的Python代码有一些问题。也许您有解决问题的想法... 我有一个5x3的矩阵（列表），其中包含以下信息：

类型，得分，费用

Bentley，0.33，90000

福特，0.25，110000

梅赛德斯，0.27，65000

保时捷0.15，85000

要求可用资产= 250000

该脚本的目标是根据可用资产计算最佳成本效益组合（Portfolio）。例：我有240kEur的客户要买车。 “得分”值确实代表了客户的重要性。

获得最高分数的最佳汽车组合是：宾利，奔驰和保时捷。这些产品组合的总得分/成本为0.75，240kEur。

我想用我的Python脚本计算出最佳的投资组合，但是...

IN：[]


import numpy as np
import pandas as pd
import itertools

def combinations(iterable, r):
    pool = tuple(iterable)
    n = len(pool)
    if r > n:
        return
    indices = list(range(r))
    yield tuple(pool[i] for i in indices)
    while True:
        for i in reversed(range(r)):
            if indices[i] != i + n - r:
                break
        else:
            return
        indices[i] += 1
        for j in range(i+1, r):
            indices[j] = indices[j-1] + 1
        yield tuple(pool[i] for i in indices)


data = pd.read_csv('Portfolio.csv')
data.head()
X = len(data['Project_id'].values)
print(X)
type = data['type'].values
score      = data['score'].values
cost       = data['cost'].values



combination =[]

counter = 1
while (counter <= X):
    liste = list(itertools.combinations(cost,counter))
    combination.append(liste)
    counter = counter + 1

test = np.transpose(combination)

出[] 可用组合 [[（（120000，），（95000，），（110000，），（190000，）] [（120000，95000），（120000，110000），（120000，190000），（95000，110000），（95000，190000），（110000，190000）] [（120000，95000，110000），（120000，95000，190000），（120000，110000，190000），（95000，110000，190000）] [（120000，95000，110000，190000）]]

我已经计算出可行的组合。元组（）表示组合，例如（（Bentley，Mercedes））。接下来，我必须找到类型的总分和相应的费用。您有一个获得这些数字的想法吗？我可以使用元组搜索从csv数据集中提取的列表之一吗？

最好，同行

投资组合优化python3.6

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