将子项目分配给 pandas 中的主要项目 [英] Allocating the Sub items to the main Items in pandas

问题描述

我正在寻找熊猫/python解决方案来根据发票的主要代码对发票中的项目进行汇总/分组. 请参考第一张所附图片

I'm looking for pandas/python solution to summarize/group items in an invoice, based on it's main code. please refer the first attached image

具有MainCode的每个商品价值(价格X数量)应添加到商品#total中.寻找类似的颜色. (请注意，有些项目可能会重复.例如:绿色和蓝色)不应添加数量.仅值.

each item value (price X qty) which has a MainCode should be added to the the item # total. Look for the Similar color. (Please Note some items may be repeated. eg : Green & Blue ) Qty SHOULD NOT be added. only the Values.

答案应如下

我是Pandas& amp;的新手由于这是一个高级问题，因此我无法提供任何代码.因此，张贴在这里.请指示我解决这个问题...

I'm New to Pandas & Since This is a bit Advanced problem, I couldn't come up with any code. hence, posted here. please direct me to solve this...

注意事项

1. 项目组合可以重复.例如，请参见Green&蓝色
2. 一旦完成子项目应被删除(例如，项目371被删除).
3. 总价格应等于单个商品的价格X数量的总和
4. 在此示例中，所有子项目代码均为371.但可能有多个代码.例如371、58等
5. 子项目371可以不带MainCode的方式单独出售.在这种情况下，不应该分配&它应该保留.

更新的数据

推荐答案

希望您喜欢它.下次，请不要以图像形式而是以文本形式提供输入数据.

Hope you enjoy it. Next time please provide input data not as images but as text.

import pandas as pd

data_raw = [[260, 1500, 3, 0, 4500], [260, 1500, 1, 0, 1500], [258, 1500, 4, 0, 6000], [1054, 1200, 1, 0, 1200],
[371, 700, 3, 260, 2100], [371, 700, 1, 260, 700], [371, 700, 1, 1054, 700], [371, 700, 4, 258, 2800]]

 data = pd.DataFrame(data_raw, columns=['item', 'price', 'qty','Main code','Total'])

remove_index= []
for index, row in data.iterrows():
     try:
         # find item in Main code
         main_code_data = data.loc[data['Main code'] == row['item']]
         # merge values
         data.at[index, 'Total'] = row['Total'] + row['qty']* (main_code_data['Total'].values[0]/main_code_data['qty'].values[0])
         # get indexes to remove
         for item in main_code_data.index:
            remove_index.append(item)
     except:
         # if no match
         pass

 # remove used lines
 data = data.drop(remove_index)

输出:

   item  price  qty  Main code  Total
0   260   1500    3          0   6600
1   260   1500    1          0   2200
2   258   1500    4          0   8800
3  1054   1200    1          0   1900

这篇关于将子项目分配给 pandas 中的主要项目的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！