Question

我有一个随机的给你们：我有一张桌子有4个字段 ProductCode，LocationCode，Primary，StockInLocation

某些产品代码在表中只有1个条目，其他产品代码有2个，其中1应该是主要位置，而其他则不应该（主要是1或0）

例如：
产品代码位置代码主要库存StockInLocation
``ABC''的第1篇第1篇第5篇 BCD的版本2的版本1的版本3
CDE的版本3的版本1的版本1 CDE 5 5 DEF的版本4的版本1的版本7的版本
DEF国防部7国防部0 0 EFG的主题6的主题1的主题

我想做的是将“主要”字段重置为1，其中库存分配最高，或者表中只有1个条目，所有其他主要的字段应为0

到目前为止，我第一个查询为更新配置设置a。“ Primary” ='0'

现在我需要第二个查询，它将根据上述规则正确设置主字段，结果如下表所示：
产品代码位置代码主要库存StockInLocation
``ABC''的第1篇第1篇第5篇 BCD的版本2的版本1的版本3
CDE的版本3的版本0的版本CDE 3的版本5
CDE 5 5 国防军4国防军0 0 DEF 7 7 EFG的主题6的主题1的主题1的主题

不幸的是，这让我很困惑，因为我无法弄清楚如何仅更新表中只有1个条目的行（例如，产品ABC，BCD，EFG）以及库存最多的行（例如，CDE的第二行和DEF的第二行）。理论有人吗？

Answer 1

对于您使用的特定软件，我无法回答，但是我有一个通用的算法，您应该可以翻译？我使用了熊猫，任何体面的数据库都应具有相同的功能类型。

设置测试数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
    "ProductCode" : ["ABC","BCD", "CDE", "CDE", "DEF", "DEF", "EFG"],
    "LocationCode" : [1, 2, 3, 5, 4, 7, 6],
    "Primary" : [1, 1, 1, 0, 1, 0, 1],
    "StockInLocation" : [5, 3, 5, 22, 7, 10, 5]})

定义一个功能，该功能可在给定产品代码的各个位置输出最大库存：

max_stock = lambda x : df.loc[df["ProductCode"] == x, "StockInLocation"].max()

将Primary列设置为零：

 df["Primary"] = [0]*len(df)

遍历唯一的ProductCode值列表，并将Primary设置为1，其中StockInLocation是该ProductCode的最大值：

for x in df["ProductCode"].unique():
    df.loc[(df["ProductCode"] == x) & (df["StockInLocation"] == max_stock(x)), "Primary"] = 1

更新字段

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