我们有两台机器，每台机器生产不一致的数量。df1是它的 Dataframe
df1 = pd.DataFrame({'machine':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B'],'qty':[1,3,5,2,4,2,4,5,5,3,2]})[
]
df2是箱式卷大小的 Dataframe ，也是每个卷大小不同
df2 = pd.DataFrame({'machine':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','B'],
'box_id':['box_1','box_2','box_3','box_4','box_5','box_6','box_7','box_8','box_9','box_10','box_11','box_12'],
'volume':[4,5,3,2,5,3,4,3,6,4,8,5]})[
]
我想将“box_id”列添加到df1中，以查找并匹配df2**的适当box id。如底部的输出 Dataframe 。
output_df = pd.DataFrame({'machine':['A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B'],
'qty':[1,3,5,2,4,2,4,5,5,3,2],
'box_id':['box_1','box_1','box_2','box_3','box_5','box_6','box_7','box_9','box_11','box_12','box_12']})[
]
详细解释
按从上到下的顺序添加box_id接近每个箱体积（df2）但不超过每个箱
例如，在机器A中，第一个产品数量为1，但第一个 Package 箱（box_1）体积为4 box_1可以容纳第一个产品，第一列中的 Package 箱ID为box_1
则第二产品数量为3，box_1具有第一产品（数量1），但该 Package 盒中有3个可用空间第二行中的 Package 盒ID也是box_1第三个产品是5，也是下一个 Package 盒（box_2）卷为5，因此第三行为box_2第四个产品为2，下一个框（box_3）volume为3，因此第三行为box_3但在第五种情况下，product为4，但下一个框（box_4）仅为2，因此不能使用box_4，必须使用下面的box_5当机器更改时，再次重置该框并使用下一个框。
在机器B中，第一个产品数量是2，但下一个箱（box_6）体积是3，因此可以使用box_6
不是为了学习，实际上我们工厂是这样生产的，我就用这个做部分自动化
我希望能得到Maven的大力帮助
1条答案
按热度按时间2eafrhcq1#
你可以用一种更直接的方式来做，简单地一行一行地迭代df1，然后把每一个项目放在存储在列表中的盒子里，但是我想探索如何更有效地做这件事，特别是当盒子很大，可以容纳大量的项目时。
所以，我们开始吧。
您可以先向df1添加一个累积和列。
然后你可以遍历df2中的盒子，把df1中尽可能多的物品放进盒子，然后移到下一个盒子。如果盒子里没有物品，你就不放任何东西，然后移到下一个盒子。你可以跟踪已经放好的物品的累计数量，这样你就可以只寻找还没有放好的物品。