Python 对于重复行，创建分数值以填充另一列

我正在从无到有地生成一个数据集。 假设我的数据如下所示：

Country |Quantity |ProdBatchNo | Volume | Batch_Quantity 
--------|---------|------------|--------|----------------
Mars    |     0   | B9-3       | 1.00   | 6439.849161    
Jupiter |     0   | B9-3       | 0.50   | 6439.849161    
Neptune |     0   | B9-3       | 1.25   | 6439.849161       

我想随机为每个国家分配一个产品数量，然后计算该国家分配到的批次数量的总百分比。 我能想到的唯一方法是将6439/3=（2146）除以，那么数量对于火星为1.00x2146=2146，对于木星为0.50x2146=1073，对于海王星为1.25x2146=2682

然而，当我把这些加起来，得到批次的总百分比时，这些数字加起来就不一样了。火星占33%，木星占16%，海王星占41%。这使总数达到90%，但我希望批次数量完全分配给这些国家，没有剩余

我意识到这既是一个数学问题，也是一个数据问题，很难解释我在做什么，因为我自己生成了这个数据集，所以分配给一个国家的ProdBatchNo数量可以是完全随机的，只要所有批次数量都在国家之间分配

在ProdBatchNo出现重复行之前，我的方法很简单——我将Batch_数量四舍五入到最接近的100，然后除以体积（容器大小）生成数量。但是，我想根据数量将总批次数量分为3个产品批次，并将它们分配给我假设的国家火星、木星和海王星，同时生成分配给每个ProdBatchNo（总批次数量）的%\u Vol\u

对不起，我不是很擅长解释我在寻找什么。 有人跟踪我吗？ 谢谢：）

现在

%\u分配的
新数量
约为100%
在列
['New_Quantity']
中，您可以看到更新的值

现在
%\u分配的
新数量
约为100%
在列
['New_Quantity']
中，您可以看到更新的值这是一个简单的比例除法。您希望影响每个国家/地区的批数量的一部分：


单个数量之和必须等于
批次数量
单个数量必须与体积成比例

就这么做吧：

df['%_Vol_allocated'] = (df.Volume / df.Volume.sum()) * 100
df['Quantity'] = df.Batch_Quantity * df['%_Vol_allocated'] / 100

这假设数据帧中只有一个批次。如果您可以有多个，您可以在
ProdBatchNo
上进行分组：

for _, sub in df.groupby('ProdBatchNo'):
    df.loc[sub.index, '%_Vol_allocated'] = sub.Volume / sub.Volume.sum() * 100
    df.loc[sub.index, 'Quantity'] = sub.Batch_Quantity * sub['%_Vol_allocated'] / 100

这是一个简单的比例除法。您希望影响每个国家/地区的批数量的一部分：


单个数量之和必须等于
批次数量
单个数量必须与体积成比例

就这么做吧：

df['%_Vol_allocated'] = (df.Volume / df.Volume.sum()) * 100
df['Quantity'] = df.Batch_Quantity * df['%_Vol_allocated'] / 100

这假设数据帧中只有一个批次。如果您可以有多个，您可以在
ProdBatchNo
上进行分组：

for _, sub in df.groupby('ProdBatchNo'):
    df.loc[sub.index, '%_Vol_allocated'] = sub.Volume / sub.Volume.sum() * 100
    df.loc[sub.index, 'Quantity'] = sub.Batch_Quantity * sub['%_Vol_allocated'] / 100

嘿，你是如何得到火星的2750数量的？，“将批次数量四舍五入到最接近的100，然后除以体积”6400*1=？是的，它们只是占位符。我删除了Mok所以现在，你需要向我们展示，你对结果数据框的预期，用你的预期结果替换“？”，在编辑后查看我的答案。看看我的答案，对你来说可以吗？嘿，你是如何得到mars的数量2750的？，“将批次数量四舍五入到最接近的100，然后除以体积" 6400 * 1 = .. ?是的，它们只是占位符。我删除了它们，所以现在，您需要向我们展示，您期望的结果是什么dataframe，replace“？'根据您的预期结果，请在编辑后查看我的答案。请查看我的答案，对您合适吗？谢谢，我想我可以通过某种方式调整此答案，以将其应用于具有不同ProdBatchNo的重复行”s@skiventist好的，现在看一下，我已经将数量之和（）的差值除以批次数量，并添加到新的_quantityThank中，我想我可以以某种方式调整此答案，将其应用于具有不同ProdBatchNo'的重复行s@skiventist好的，现在看一下，我已经将数量之和（）的差值除以批次数量，并添加到新数量中