Python 计算每行项目不含增值税的税率的程序

假设您拥有以下df：

d = {'line amount#1': [5.95], 'line amount#2': [5.95], 'line amount#3': [15.75],'line amount#4': [15.75], 'line amount#5': [3.9]
    ,'line amount#6': [2.9], 'line amount#7': [np.nan], 'line amount#8': [np.nan], 'line amount#9': [np.nan],'line amount#10': [np.nan]
    , 'BTW':[5.85],'ExclVAT':[44.35], 'Totaal': [50.2]}
dfcalc = pd.DataFrame(data=d)
dfcalc 

仅显示第1行和第10行金额的表格：

从这个DF中，我想从每个特定行的税率中提取税率。应动态计算税率行项目，以便行金额除以某个税率后，当行金额相加时，合计不含税金额。税率可以是0.09、0.21和0.00，并且应该等于增值税（BTW）子集。我尝试了以下方法：

from itertools import product

# get all possible tax rate combinations
x = [1.09, 1.21, 0.00]
combinations = np.array(list(product(*[x]*10)))

# get amount columns
amounts = dfcalc.filter(like='line amount')

# calculate total VAT for each row for each tax rate combination
vats = amounts.fillna(0).dot(combinations.T).round(1)


# for each row find the combination that gives total VAT
# that is equal to the value in VAT column for that row
ix = vats.eq(dfcalc['ExclVAT'].round(1), axis=0).idxmax(axis=1)
taxrates = np.where(amounts.notna(), combinations[ix], np.nan)

@perl回答了这个问题的一个变体： 然而，我不会再继续下去了

期望产出是行金额除以等于不含增值税的税率：

+----+-----------------+------------------+-------+-----------+----------+
|    |   line amount#1 |   line amount#2  |   BTW |   ExclVAT |   Totaal |
|----+-----------------+------------------+-------+-----------+----------|
|  0 |            4.92 |              4.92|  5.85 |     44.35 |     50.2 |
+----+-----------------+------------------+-------+-----------+----------+

---

请帮忙

四舍五入有点问题，没有一个税率组合能给出准确的答案

我已经更新了代码，以找到能够为我们提供最准确数字的组合：

from itertools import product

# get all possible tax rate combinations
x = [0.00, 0.09, 0.21]
combinations = np.array(list(product(*[x]*10)))

# get amount columns
amounts = dfcalc.filter(like='line amount')

# calculate amounts excluding VAT for each row for each tax rate combination
exclvat = amounts.fillna(0).dot((1 + combinations.T)**-1)

# for each row find the combination that gives amounts excluding VAT
# that is equal to the value in ExclVAT column for that row
ix = np.abs(exclvat.sub(dfcalc['ExclVAT'].squeeze(), 0)).idxmin(1)
taxrates = np.where(amounts.notna(), combinations[ix], np.nan)

# subtract tax from line amounts
dfcalc[amounts.columns] /= (1 + taxrates)
dfcalc['line amount sum'] = dfcalc.filter(like='line amount').sum(1)
dfcalc.T

输出：

                         0
line amount#1     4.917355
line amount#2     4.917355
line amount#3    14.449541
line amount#4    14.449541
line amount#5     3.223140
line amount#6     2.396694
line amount#7          NaN
line amount#8          NaN
line amount#9          NaN
line amount#10         NaN
BTW               5.850000
ExclVAT          44.350000
Totaal           50.200000
line amount sum  44.353628

---

谢谢你！你帮了大忙。我祝你度过一个愉快而富有成果的一天，谢谢你，MaxOK，所以这可能是关于

ix

。

ix

看起来像什么？（可能只是

ix.head（）

的输出）好的，看起来不太好。。。让我们尝试将当前的

ix=…

替换为

ix=np.abs（exclavat.sub（dfcalc['exclavat'].squeak（），0））.idxmin（1）

（在我上面的回答中进行了更新，因此您可以在需要时复制完整的代码）谢谢您！这很好地工作：ix.head（）现在变成：0 1045845 1 1048405 2 1048565 3 349525 5 349525数据类型：int64很酷，很高兴它有帮助！不过，您会得到

1045845

，这有点令人惊讶。您有多少笔

行金额

s？（

ix

对于10行金额，最多应为

59049

）

                         0
line amount#1     4.917355
line amount#2     4.917355
line amount#3    14.449541
line amount#4    14.449541
line amount#5     3.223140
line amount#6     2.396694
line amount#7          NaN
line amount#8          NaN
line amount#9          NaN
line amount#10         NaN
BTW               5.850000
ExclVAT          44.350000
Totaal           50.200000
line amount sum  44.353628