如何处理透支尝试

Question

我一直试图根据条件在两个数据帧Data1和Data 2之间执行数学运算。

Answer 1

请注意，对于某些帐户，您执行个以上操作，两者传入和传出。

因此，为了在帐户余额中反映帐户之间的转移，以符合会计规则的方式，您应按以下方式处理数据：

将 data1 中的索引设置为帐户编号（对于轻松访问与特定帐户相关的行）。
在 data1 中创建一个名为 New Balance 的新列，最初填充数据来自 Balance 。
查看 data2 中的行（有关帐户之间的转帐）。
在每个循环中，从当前行读取：
- 去往帐户，
- 收款帐户
- 金额。
处理当前交易，执行以下操作：
- 在 data1 中找到索引== 去往帐户的行，
- 从新金额字段中减去金额，
- 在 data1 中找到索引== 传入帐户的行，
- 将 Amount 添加到 New Amount 字段。

执行此操作的代码是：

data1.set_index('Account Number', inplace=True)
data1['New Balance'] = data1.Balance
for _, row in data2.iterrows():
    outAcnt = int(row['Outgoing Account'])
    inAcnt = int(row['Ingoing Account'])
    amt = row.Amount
    data1.at[outAcnt, 'New Balance'] -= amt
    data1.at[inAcnt, 'New Balance'] += amt

在循环后 print（data1）时，对于您的数据，您将得到：

                Balance  New Balance
Account Number                      
1                2356.0       1945.5
3                 452.5      -2874.5
5                 120.0       2197.0
7                 124.0         13.5
9                4582.0       4595.0
12                230.0        497.5
14                  9.5      -2001.5
16                423.0       -381.0
18                235.0        -66.5
20                 12.0       4619.0

通过这种方式，新余额反映了该工作日内执行的转帐，例如对于 1 帐户，执行了以下操作：

向帐户编号 9 的 $ 23.00 输出，

7

$ 35.50 ，
输出 $ 423.00 到帐户 16 。

（币种可能不同）。

所以：

2356.00 - 23.00 + 35.50 - 423.00 = 1945.50

（不是其他解决方案中的 2333.0 ）。

如何处理透支尝试

在截至23：32Z的评论中，您询问了还原转移导致支出帐户余额为负。

我认为与其还原它们，更简便，更自然的方法是通过检查传出帐户是否具有扩展现有循环足够的钱（ data1 > = row.Amount 的相应行中的 New Balance ）。

如果不是，那么：

既不从支出帐户中减去也不向其添加应该执行收货（收货）
此交易应（在 data1 中）标记为已拒绝。

在此变体中，代码应类似于：

data1.set_index('Account Number', inplace=True)
data1['New Balance'] = data1.Balance
data2 = data2.assign(Refused=False)
for transKey, row in data2.iterrows():
    outAcnt = int(row['Outgoing Account'])
    inAcnt = int(row['Ingoing Account'])
    amt = row.Amount
    balBefore = data1.at[outAcnt, 'New Balance']
    if balBefore >= amt:  # The charged amount has enough money
        data1.at[outAcnt, 'New Balance'] -= amt
        data1.at[inAcnt, 'New Balance'] += amt
        result = 'OK'
    else:
        data2.at[transKey, 'Refused'] = True
        result = 'Refused'
    print(f'{outAcnt:3} {inAcnt:3}  {amt:8.2f}  {balBefore:8.2f}  {result}')

出于演示目的，我添加了有关两个帐户的打印输出号码，转账金额，交易和“确定/拒绝”状态。

这次，“跟踪”打印输出为：

 1   9     23.00   2356.00  OK
18  12    242.50    235.00  Refused
 7  14    120.00    124.00  OK
16   3   1227.00    423.00  Refused
20   7     45.00     12.00  Refused
 5  18     59.00    120.00  OK
 3  14      5.00    452.50  OK
 3  20   4534.00    447.50  Refused
 3   9     15.00    447.50  OK
 7   1     35.50      4.00  Refused
 9  16     25.00   4620.00  OK
16  12     25.00    448.00  OK
18  20    118.00    294.00  OK
14   5   2136.00    134.50  Refused
 1  16    423.00   2333.00  OK

， data1 中的最终结果如下：

                Balance  New Balance
Account Number                      
1                2356.0       1910.0
3                 452.5        432.5
5                 120.0         61.0
7                 124.0          4.0
9                4582.0       4595.0
12                230.0        255.0
14                  9.5        134.5
16                423.0        846.0
18                235.0        176.0
20                 12.0        130.0

还使用添加的列打印 data2 ，标记拒绝状态。

时间列的转换

请注意， data2 中的时间列仅包含数字，并且默认情况下读取为 int64 类型。如果要将 Time 列转换为 time 类型，运行：

data2['Time'] = pd.to_datetime(data2['Time'], format='%H%M').dt.time

更准确地说，此列的 pandasonic 类型为 object （实际上是定义的数字数据类型以外的其他东西），但是如果您尝试读取个体值，例如data2.iat[0,0]，您将获得 datetime.time(9, 15)（与该列中的所有其他元素相同）。

如何基于Pandas Python中的条件在两个不同数据框之间进行列操作

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如何处理透支尝试

时间列的转换