从另一个 DataFrame 更新 DataFrame 的切片，编码为项目编号、因子和周数

updating a slice of dataframe from another dataframe accoding to the item number, Factor, and week number

提问人：Shan Jiang 提问时间：5/18/2023 最后编辑：Shan Jiang 更新时间：5/18/2023 访问量：34

问：

假设您的数据帧如下所示：

DF1：

商品编号 型 因素 2/4/22 2/11/22 2/18/22 2/25/22 3/4/22 3/11/22 3/18/22 3/25/22 4/1/22 4/8/22 4/15/22 4/22/22 4/29/22
123 一个 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
123 一个 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
123 一个 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
345 B 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
345 B 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
345 B 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
G-L Z 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Y-1型 Z 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
y Z 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

DF2：

商品编号 型 因素 1/7/22 1/14/22 1/21/22 1/28/22 2/4/22 2/11/22 2/18/22 2/25/22 3/4/22 3/11/22 3/18/22 3/25/22 4/1/22
123 一个 销售预测 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
345 B 销售预测 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

如何使用 df2 数据更新 df1 数据，在正确的因子行、模型名称下，并且仅适用于它们的通用周（不更改其他周和型号编号）？

我的预期输出是这样的：

商品编号 型 因素 2/4/22 2/11/22 2/18/22 2/25/22 3/4/22 3/11/22 3/18/22 3/25/22 4/1/22 4/8/22 4/15/22 4/22/22 4/29/22
123 一个 售罄预测 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0 0 0 0
123 一个 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
123 一个 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
345 B 售罄预测 2 2 2 2 2 2 2 2 2 0 0 0 0
345 B 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
345 B 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
678 C 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
G-L Z 售罄预测 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Y-1型 Z 库存 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
y Z 传入 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

我尝试使用 iterrows 获取 df1 中的每一行，并将 comon 周单元格切成与 df2 匹配，但它不起作用，因为链接索引不允许我更改原始数据帧。

如果有人可以帮助我？我真的会欣赏它！

Python Pandas 数据帧 切片

评论

答：

0赞 Timeless 5/18/2023 #1

您可以将 update 与 MultiIndex 一起使用：

cols = ["Item Number", "Model", "Factor"]
df1 = df1.set_index(cols)

df1.update(df2.set_index(cols)) # returns `None`

df1 = df1.reset_index()

输出：

print(df1)

   Item Number Model             Factor  2/4/22  2/11/22  2/18/22  2/25/22  3/4/22  3/11/22  3/18/22  3/25/22  4/1/22  4/8/22  4/15/22  4/22/22  4/29/22
0          123     A  Sell out forecast       5        6        7        8       9       10       11       12      13       0        0        0        0
1          123     A          Inventory       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
2          123     A           Incoming       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
3          345     B  Sell out forecast       2        2        2        2       2        2        2        2       2       0        0        0        0
4          345     B          Inventory       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
5          345     B           Incoming       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
6          678     C  Sell out forecast       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
7          678     C          Inventory       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0
8          678     C           Incoming       0        0        0        0       0        0        0        0       0       0        0        0        0

评论

0赞 Timeless 5/18/2023
注意：我删除了倒数四行，并修复了 .df1Factordf2
0赞 Shan Jiang 5/18/2023 #2

我最终得到了这样的 sudo-code：

for index, row in df1.iterrows():

    # Update Sell thru forecast

    for idx, r in df2.iterrows():

        if row["Factor"] == "Sell out Forecast" and row["Item Number"] == r["Item Number"]:

            df1.iloc[index,common_week_start:common_week_end+1]=r[common_week]


        break



    # Update Inventory

    # Update Incoming

但一些锻炼前需要做：

  1. 您需要循环 和 才能获得通用周列表。df1.columndf2.column
  2. 设置两个变量，以及Common_week_startCommon_week_end
  3. 确保 Factor 名称相同（懒惰的方式，哈哈。另外，可以使用正则表达式）

我一开始失败的原因是我使用了链切片创建数据的副本，每个循环只更改复制值。现在我用了，效果很好。df.iloc[index][common_week].iloc[index,column_start:column_end]

上一个：pandas MultiIndex 的多个切片器

下一个：ValueError：将数据切片到训练和验证时，0 不在范围内