Question

我有一个包含以下详细信息的机器数据集。

示例 df：

需要创建一个名为“质量匹配”的新列，该列指示当前班次计划质量是否与实际质量相同。

以下是条件。

1.)首先需要检查计划质量与实际质量是否一致，如果是>>>更新“质量匹配”为0。

2.) 2.1 如果它们彼此不同，需要检查上一班的实际质量是否与当前的实际质量相同和 2.2 如果没有需要检查Planned Quality列和上一班的实际质量最后位于哪里，然后获取当前单元格的所有独特质量，并检查当前实际质量是否包含在其中精选品质。

如果满足任何 2.1 或 2.2 条件>>>将“质量匹配”更新为 -1

3.) 否则，将“质量匹配”更新为 1

例如：请检查单元格177，这个班次的计划质量（质量A）和实际质量（质量B）不同，然后检查上一班次的实际质量（质量C）它也不是当前的实际质量（B），然后需要检查当前班次的计划质量之前是否包括上一班实际质量（C），是的，它最后位于 166。然后获取所有独特的质量，直到当前单元格（167 到 176），检查质量列表是否包含当前质量（质量 B），是的，然后将“质量匹配”更新为 -1。

最终预期输出：

样本数据集：

# import pandas library
import pandas as pd
from pandas import Timestamp
# dictionary with list object in values
details ={'Machine': {164: 'M22',
  165: 'M22',
  166: 'M22',
  167: 'M22',
  168: 'M22',
  169: 'M22',
  170: 'M22',
  171: 'M22',
  172: 'M22',
  173: 'M22',
  174: 'M22',
  175: 'M22',
  176: 'M22',
  177: 'M22',
  178: 'M22',
  179: 'M22'},
 'Start Time': {164: Timestamp('2021-05-31 07:00:00'),
  165: Timestamp('2021-05-31 08:11:12'),
  166: Timestamp('2021-05-31 08:46:12'),
  167: Timestamp('2021-05-31 12:00:00'),
  168: Timestamp('2021-05-31 19:00:00'),
  169: Timestamp('2021-06-01 07:00:00'),
  170: Timestamp('2021-06-01 19:00:00'),
  171: Timestamp('2021-06-02 07:00:00'),
  172: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  173: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  174: Timestamp('2021-06-03 07:00:00'),
  175: Timestamp('2021-06-03 19:00:00'),
  176: Timestamp('2021-06-04 07:00:00'),
  177: Timestamp('2021-06-04 14:38:42'),
  178: Timestamp('2021-06-04 14:39:27'),
  179: Timestamp('2021-06-04 19:00:00')},
 'End Time': {164: Timestamp('2021-05-31 08:11:12'),
  165: Timestamp('2021-05-31 08:46:12'),
  166: Timestamp('2021-05-31 12:00:00'),
  167: Timestamp('2021-05-31 19:00:00'),
  168: Timestamp('2021-06-01 07:00:00'),
  169: Timestamp('2021-06-01 19:00:00'),
  170: Timestamp('2021-06-02 07:00:00'),
  171: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  172: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  173: Timestamp('2021-06-03 07:00:00'),
  174: Timestamp('2021-06-03 19:00:00'),
  175: Timestamp('2021-06-04 07:00:00'),
  176: Timestamp('2021-06-04 14:38:42'),
  177: Timestamp('2021-06-04 14:39:27'),
  178: Timestamp('2021-06-04 19:00:00'),
  179: Timestamp('2021-06-05 07:00:00')},
 'shift': {164: 'Day',
  165: 'Day',
  166: 'Day',
  167: 'Day',
  168: 'Night',
  169: 'Day',
  170: 'Night',
  171: 'Day',
  172: 'Night',
  173: 'Night',
  174: 'Day',
  175: 'Night',
  176: 'Day',
  177: 'Day',
  178: 'Day',
  179: 'Night'},
 'Planned Quality': {164: 'C',
  165: 'C',
  166: 'C',
  167: 'B',
  168: 'B',
  169: 'B',
  170: 'B',
  171: 'B',
  172: 'B',
  173: 'A',
  174: 'A',
  175: 'A',
  176: 'A',
  177: 'A',
  178: 'A',
  179: 'A'},
 'Actual Quality': {164: 'D',
  165: 'DEFAULT',
  166: 'C',
  167: 'C',
  168: 'C',
  169: 'C',
  170: 'C',
  171: 'C',
  172: 'C',
  173: 'C',
  174: 'C',
  175: 'C',
  176: 'C',
  177: 'B',
  178: 'A',
  179: 'A'},
 'Planned Shift Production': {164: 75.87,
  165: 317.29,
  166: 206.51,
  167: 54.88,
  168: 258.5,
  169: 658.5,
  170: 658.5,
  171: 658.5,
  172: 743.13,
  173: 329.25,
  174: 658.5,
  175: 658.5,
  176: 419.52,
  177: 0.69,
  178: 238.29,
  179: 658.5},
 'Actual Shift Production': {164: 4.16,
  165: 0.0,
  166: 158.81,
  167: 173.13,
  168: 596.4,
  169: 805.03,
  170: 107.26,
  171: 0.0,
  172: 0.0,
  173: 0.0,
  174: 0.0,
  175: 122.78,
  176: 3323.42,
  177: 0.0,
  178: 2284.28,
  179: 686.7}}        



  
# creating a Dataframe object 
df = pd.DataFrame(details)
  
df

我的方法：

我尝试使用 np.select() 创建质量匹配列，但无法将 2.2 条件设置到我的代码中。

非常感谢您的支持!!!!!!!!!!!!

Answer 1

可能有更优雅的解决方案，但以下简单的方法应该可以满足您的需求：

machine_list = df["Machine"].unique().tolist()

for machine in machine_list:
    indices = df.index[df["Machine"]==machine].tolist()
    start_index = indices[0]
    end_index = indices[-1]

    for i, (planned, actual) in enumerate(zip(df.loc[start_index:,"Planned Quality"], df.loc[start_index:,"Actual Quality"]), start=start_index):
        if i > end_index:
            break
        if planned == actual:
            df.at[i, "Quality Match"] = 0
        elif i >= start_index + 1:
            if actual == df.at[i-1, "Actual Quality"]:
                df.at[i, "Quality Match"] = -1
            elif i-2  >= start_index:
                j = i-2
                lst = []
                while j >= start_index:
                    if df.at[j, "Planned Quality"] == df.at[i-1, "Actual Quality"]:
                        lst = [x for x in df.loc[j:i-1,"Planned Quality"]]
                        break
                    else:
                        j -= 1

                if actual in lst:
                    df.at[i, "Quality Match"] = -1
                else:
                    df.at[i, "Quality Match"] = 1
            else:
                df.at[i, "Quality Match"] = 1
        else:
            df.at[i, "Quality Match"] = 1

请注意，在我的建议中，我假设您的数据集是按机器名称排序的。

基于多个条件语句创建新列pandas dataframe

1 个答案: