Python 日本的SUMIFS公式
我在一家物流公司工作，我们为客户提供B2C服务。因此，我们有一张表格形式的费率卡，以及交付/交易清单、包裹重量和交付地点 我已经看到很多SUMIFS的问题在这里得到了回答，但与我需要的问题大不相同 第一个Python 日本的SUMIFS公式,python,pandas,data-analysis,Python,Pandas,Data Analysis,我在一家物流公司工作，我们为客户提供B2C服务。因此，我们有一张表格形式的费率卡，以及交付/交易清单、包裹重量和交付地点 我已经看到很多SUMIFS的问题在这里得到了回答，但与我需要的问题大不相同 第一个事务数据框包含事务id，权重，孤岛，类别 transaction weight island category 1 0.3 luzon regular 2 0.5 visayas express 3
事务数据框事务id权重孤岛类别transaction weight island category
1 0.3 luzon regular
2 0.5 visayas express
3 0.5 luzon express
4 0.4 visayas regular
5 1.7 visayas regular
6 1.5 luzon regular
费率卡数据框类别最小重量最大重量费用category island min weight max weight fee
regular luzon 0 0.5 30
regular luzon 0.51 3.0 40
express luzon 0 3.0 45
regular visayas 0 0.5 50
regular visayas 0.51 3.0 60
express visayas 0 3.0 65
事务数据帧transaction weight island category fee
1 0.3 luzon regular 30
2 0.5 visayas express 65
3 0.5 luzon express 45
4 0.4 visayas regular 50
5 1.7 visayas regular 60
6 1.5 luzon regular 40
EXCEL费用的公式
=SUMIFS(rate_card.fee, rate_card.min_weight <= transaction.weight, rate_card.max_weight >= transaction.weight, rate_card.island = transaction.island, rate_card.category = transaction.category)
=SUMIFS（rate\u card.fee，rate\u card.min\u weight=transaction.weight，rate\u card.island=transaction.island，rate\u card.category=transaction.category）
因此，我想在Python
中使用Pandas
希望有人能为我1个月的问题提供解决方案 注意：不是推荐的解决方案（性能问题），对于创建测试以确保使用merge
的更好版本按预期工作可能更有用
进行以下准备：
import pandas as pd
from io import StringIO
transaction = pd.read_csv(StringIO("""
transaction weight island category
1 0.3 luzon regular
2 0.5 visayas express
3 0.5 luzon express
4 0.4 visayas regular
5 1.7 visayas regular
6 1.5 luzon regular
"""), sep=r"\s+")
rate = pd.read_csv(StringIO("""
category island min_weight max_weight fee
regular luzon 0 0.5 30
regular luzon 0.51 3.0 40
express luzon 0 3.0 45
regular visayas 0 0.5 50
regular visayas 0.51 3.0 60
express visayas 0 3.0 65
"""), sep=r"\s+")
我们可以创建一个表达式来计算第一笔交易的利率总和：
rate[(rate.min_weight <= 0.3) &
(rate.max_weight >= 0.3) &
(rate.island=="luzon") &
(rate.category=="regular")].fee.sum()
rate[（rate.min_weight=0.3）&
（费率岛屿=“吕宋”）&
（费率类别==“常规”）].fee.sum（）
并在列表中为每一行使用该表达式，然后将其分配给一个新列，如下所示：
transaction["fee"] = [
rate[(rate.min_weight <= t.weight) &
(rate.max_weight >= t.weight) &
(rate.island == t.island) &
(rate.category == t.category)].fee.sum()
for t in transaction.itertuples()
]
交易[“费用”]=[
速率[（速率最小重量=t重量）&
（比率.岛==t.岛）&
（费率类别==t类别）]费用总额（）
对于事务中的t.itertuples（）
]
这是在类别
和岛
上，然后来自事务
数据帧的重量
介于最小重量
和最大重量
之间：
new = transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])\
.query('weight.between(`min weight`, `max weight`)')\
.sort_values('transaction')\
.drop(['min weight', 'max weight'], axis=1)
new = transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])\
.query('weight.between(`min weight`, `max weight`)')
transaction weight island category min weight max weight fee
0 1 0.3 luzon regular 0.00 0.5 30
3 6 1.5 luzon regular 0.51 3.0 40
4 2 0.5 visayas express 0.00 3.0 65
5 3 0.5 luzon express 0.00 3.0 45
6 4 0.4 visayas regular 0.00 0.5 50
9 5 1.7 visayas regular 0.51 3.0 60
或者，如果您的pandas<0.25.0
，它还不支持query
中的backtick列选择，请使用：
new = transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])
new = new.loc[new['weight'].between(new['min weight'], new['max weight'])]\
.sort_values('transaction')\
.drop(['min weight', 'max weight'], axis=1)
输出
transaction weight island category fee
0 1 0.3 luzon regular 30
4 2 0.5 visayas express 65
5 3 0.5 luzon express 45
6 4 0.4 visayas regular 50
9 5 1.7 visayas regular 60
3 6 1.5 luzon regular 40
详细信息：
第一次合并为我们提供了：
transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])
transaction weight island category min weight max weight fee
0 1 0.3 luzon regular 0.00 0.5 30
1 1 0.3 luzon regular 0.51 3.0 40
2 6 1.5 luzon regular 0.00 0.5 30
3 6 1.5 luzon regular 0.51 3.0 40
4 2 0.5 visayas express 0.00 3.0 65
5 3 0.5 luzon express 0.00 3.0 45
6 4 0.4 visayas regular 0.00 0.5 50
7 4 0.4 visayas regular 0.51 3.0 60
8 5 1.7 visayas regular 0.00 0.5 50
9 5 1.7 visayas regular 0.51 3.0 60
然后我们过滤weight=介于最小重量和最大重量之间的所有行：
new = transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])\
.query('weight.between(`min weight`, `max weight`)')\
.sort_values('transaction')\
.drop(['min weight', 'max weight'], axis=1)
new = transaction.merge(rate_card, on=['category', 'island'])\
.query('weight.between(`min weight`, `max weight`)')
transaction weight island category min weight max weight fee
0 1 0.3 luzon regular 0.00 0.5 30
3 6 1.5 luzon regular 0.51 3.0 40
4 2 0.5 visayas express 0.00 3.0 65
5 3 0.5 luzon express 0.00 3.0 45
6 4 0.4 visayas regular 0.00 0.5 50
9 5 1.7 visayas regular 0.51 3.0 60
最后两个步骤是正确排序和删除不必要的列嗨，我已经尝试了给定的解决方案，它成功了！！谢谢！我可以知道这一行吗：for，t in transaction.iterrows（）
返回一个对的iterable（索引，数据）
，我用它将对分配给两个变量，t
，其中第一个只是一个下划线，用作变量名的约定，该变量名不会用于任何事情阅读上述文档后，我简化了代码以使用此答案，但在pandas数据帧上迭代是应该避免的事情之一，因为我们在pandas
和numpy
中有矢量化解决方案。很好地阅读了我的文章，谢谢你花时间回答这个问题。我确实逐行运行了您的解决方案，第一行事务。合并（rate_card，on=['category'，island']）
工作正常，但这行出现错误。查询（
最小重量，
最大重量）
。是的，可能是因为您有熊猫<0.25.0
，您可以使用打印（pd.\uuuu版本）
进行检查。请检查我提供的第二个解决方案，其中一个应该有效，因为它不使用.query
，并且它将比您认为正确的另一个答案快很多倍，因为这些都是矢量化方法@Lesterpajath第二种解决方案有效！非常感谢你！我将对这两种解决方案的10万个事务进行计时，看看哪一个更快。酷，你能让我知道吗？我也很好奇。@lesterpaja