Pandas 用于pd.merge的For循环

我试图使用for循环，根据列上的城市和行上的发票号合并总销售额，最终结果只发生在最后一个城市

import pandas as pd
Super=pd.read_excel(r"C:\supermarket_sales.xlsx")

def Summary(city):
    Location=Super[Super["City"]==city]
    PDT=Location.groupby(["Product line","Invoice ID"])["Total"].sum()
    PDTT=PDT.reset_index()
    PDTT.rename(columns={"Total": city+"Total"},inplace=True)
    return PDTT

for city in Super['City'].unique():
    PDT = Summary(city)

Invoice=Super["Invoice ID"]

for city in Super['City'].unique():
    df=Summary(city)
    L3V=pd.merge(Invoice,df[["Invoice ID",city+"Total"]],on ="Invoice ID",how="left")

按代码输出：

预期产量

---

最终结果仅包括最后一个城市，因为在

for

循环中，在每次迭代中，您都从

pd.merge

重新创建新的L3V数据帧，并且先前城市的信息丢失。所以在循环的最后，你只剩下最后一个城市的信息

您需要保存每个城市的合并数据，并将其他城市合并到其中。最后一次循环是否如下所示：

Invoice = Super["Invoice ID"]
L3V = Invoice.copy()

for city in Super['City'].unique():
    df = Summary(city)
    L3V = pd.merge(L3V, df[["Invoice ID",city+"Total"]], on ="Invoice ID", how="left")