希望有人可以帮我解决这个持续6小时的头痛问题。我正在尝试使用Pandas将购买历史记录中的行与销售历史记录中的行配对。
我们收到的收到的产品与仓库之间存在一对多的关系,以及销售货物的销售订单。在pandas中,我遍历销售行,找到它所属的采购行,然后将一个采购行标识符分配给销售行。
6小时的头痛是为数据框项目分配新值的简单情况(我认为这是正确的焦点,单元格将是excel中使用的相应术语)。我已经阅读了调用副本和视图之间的区别,我99,99999%确定它不是问题。
使用超过1000次试验(ipython计算提示)和打印命令后,我已将我的故障代码问题缩小到这一行,无论我怎么写,都不能按预期工作< / p>
InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)
该行是下面代码的一部分,如果感兴趣的话。我尝试过各种不同方式的线路无济于事。我不能,因为我的生活为项目分配了一个值。其他失败的尝试:
InnkjopHisto['Rest'][InnkjoptAntall.index.values[0] = np.float64(0)
InnkjopHisto.loc[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)
我也尝试过分配各种对象类型,看看是不是问题,但似乎不是。感谢您查看我的问题
for salgslinje in SalgsHisto.iterrows():
if (salgslinje[0] == 599):
referanseIDer = DFAllok[(DFAllok['OrderCopyNo'] == salgslinje[1]['OrderNo']) & (DFAllok['ArticleNo'] == salgslinje[1]['ArticleNo'])&(DFAllok['Brukt'] == 'ikke')]['ReferenceID']
if len(referanseIDer) > 0:
for Alloknummer in referanseIDer.iteritems():
InnkjoptAntall = InnkjopHisto[InnkjopHisto['Rest'] > 0]
InnkjoptAntall = InnkjoptAntall[(InnkjoptAntall['OrderNo'] == Alloknummer[1])&(InnkjoptAntall['ArticleNo'] == salgslinje[1]['ArticleNo'])]['Rest']
if len(InnkjoptAntall) > 0 :
differanse = InnkjoptAntall.values[0] + salgslinje[1]['Quantity']
if differanse == np.float64(0):
InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)
DFAllok.ix[Alloknummer[0], ['Brukt']] = 'Brukt'
SalgsHisto['KorresponderendeInnkjop'][salgslinje[0]] = InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], 'UnikID']
break
编辑:回答杰夫的评论,这里有一些进一步的信息:
InnkjopHisto.head()
SubGroupNo OrderNo ArticleNo Created Quantity UnikID Rest
0 0 801606 101575 2011-09-27 08:10:12 1260 0 1260
1 100102 800157 100113 2011-04-04 13:55:13 2040 1 2040
2 100102 800158 101124 2011-04-04 13:20:01 1330 2 1330
3 100102 800170 100124 2011-04-04 08:38:50 1065 3 1065
4 100102 800216 101124 2011-04-07 13:22:18 1129 4 1129
InnkjopHisto.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5758 entries, 0 to 5763
Data columns (total 7 columns):
SubGroupNo 5758 non-null values
OrderNo 5758 non-null values
ArticleNo 5758 non-null values
Created 5758 non-null values
Quantity 5758 non-null values
UnikID 5758 non-null values
Rest 5758 non-null values
dtypes: float64(2), int64(4), object(1)
pd.__version__
'0.11.0'