我有一个大的pandas数据框df，其中仓库数据显示收到的项目数量。
想象一下结构的相关部分：
Date SKU received
2017-05-29 sku1 0
2017-05-30 sku1 0
2017-05-31 sku1 0
2017-06-01 sku1 0
2017-06-02 sku1 6
2017-06-03 sku1 2
2017-05-29 sku2 4
2017-05-30 sku2 4
2017-05-31 sku2 0
2017-06-01 sku2 0
2017-06-02 sku2 0
2017-06-03 sku2 24
从这里，我想重建订单流程。我知道，股票水平在星期一进行审查，根据库存水平，新订单被放置。订单大约一周后到达仓库，有时会分成多个发货。
我想过为工作日（df["Weekday"]）和已下订单（df["Order"]）创建一个额外的列。 根据工作日，我希望在接下来的4到11天内汇总“已收到”列的数据，仅限于相关的SKU。
输出可能如下所示：
Date SKU received Weekday Order
2017-05-29 sku1 0 0 8
2017-05-30 sku1 0 1 0
2017-05-31 sku1 0 2 0
2017-06-01 sku1 0 3 0
2017-06-02 sku1 6 4 0
2017-06-03 sku1 2 5 0
2017-05-29 sku2 4 0 24
2017-05-30 sku2 4 1 0
2017-05-31 sku2 0 2 0
2017-06-01 sku2 0 3 0
2017-06-02 sku2 0 4 0
2017-06-03 sku2 24 5 0
这是我尝试过的代码：
import pandas as pd
# 0 is Monday, 1 is Tuesday, etc
df["Weekday"] = df["Date"].dt.dayofweek
# create new column for the orders
df["Order"] = 0
min_days = 4
max_days = min_days + 7
for i in range(len(df)):
if df.loc[i, "Weekday"] == 0:
df.loc[i, "Order"] = df.loc[(df.Date >= df.loc[i, "Date"] + pd.to_timedelta(min_days, unit="D")) &
(df.Date < df.loc[i, "Date"] + pd.to_timedelta(max_days, unit="D")) &
(df.SKU == df.loc[i, "SKU"]), "received"].sum()
它似乎可以完成这项工作，但速度很慢。也许有人可以帮我找到一个更加pythonic / pandas的方法来节省一些计算时间。
感谢您的帮助。
答案 0 :(得分：1)
这是一个使用pandas groupby和transform的可能解决方案。
首先，您可以通过计算滚动金额的差异来实现两天之间的计数。另外，请注意将订单（[::-1]）恢复两次的技巧，以便将来可以选择滚动金额。
def count_between(ts, min_days, max_days):
return ts[::-1].pipe(lambda y: y.rolling(max_days,1).sum() - y.rolling(min_days-1,1).sum())[::-1]
此功能可以为您提供每天的结果，因此您将结果限制为星期一，只将所有其他条目设置为0（使用[.where][1]）。
将Date设置为索引后，您可以执行以下操作：
order = df.groupby('SKU')\
.transform(lambda x: count_between(x, min_days, max_days)\
.where(lambda y: y.index.dayofweek==0, other = 0))
order.columns = ['Order']
这给出了预期的结果：
pd.concat([df, order], axis = 1)
Out[319]:
SKU received Order
Date
2017-05-29 sku1 0 8.0
2017-05-30 sku1 0 0.0
2017-05-31 sku1 0 0.0
2017-06-01 sku1 0 0.0
2017-06-02 sku1 6 0.0
2017-06-03 sku1 2 0.0
2017-05-29 sku2 4 24.0
2017-05-30 sku2 4 0.0
2017-05-31 sku2 0 0.0
2017-06-01 sku2 0 0.0
2017-06-02 sku2 0 0.0
2017-06-03 sku2 24 0.0