Python 将子项分配给表中的主要项

我正在寻找pandas/python解决方案来根据发票的主代码对发票中的项目进行汇总/分组。 请参阅第一个附加的图像

具有主代码的每个项目值（价格X数量）应添加到项目总数中。寻找相似的颜色。（请注意，某些项目可能会重复。例如：绿色和蓝色）不应添加数量。只有值

答案如下

我是熊猫队的新手&因为这是一个有点高级的问题，所以我想不出任何代码。因此，张贴在这里。请指示我解决这个问题

注意事项

项目组合可以重复。如绿色和蓝色

一旦完成，应删除子项（例如删除项目#371）

totalamt应等于单个项目的价格X数量的总和

在此示例中，所有子项代码均为371。但它可能有几个代码。例371、58等

子项371可单独出售，无需主代码。在这种情况下，它不应该被分配&它应该保留

更新数据

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希望你喜欢。下次请提供输入数据，不是图像，而是文本

import pandas as pd

data_raw = [[260, 1500, 3, 0, 4500], [260, 1500, 1, 0, 1500], [258, 1500, 4, 0, 6000], [1054, 1200, 1, 0, 1200],
[371, 700, 3, 260, 2100], [371, 700, 1, 260, 700], [371, 700, 1, 1054, 700], [371, 700, 4, 258, 2800]]

 data = pd.DataFrame(data_raw, columns=['item', 'price', 'qty','Main code','Total'])

remove_index= []
for index, row in data.iterrows():
     try:
         # find item in Main code
         main_code_data = data.loc[data['Main code'] == row['item']]
         # merge values
         data.at[index, 'Total'] = row['Total'] + row['qty']* (main_code_data['Total'].values[0]/main_code_data['qty'].values[0])
         # get indexes to remove
         for item in main_code_data.index:
            remove_index.append(item)
     except:
         # if no match
         pass

 # remove used lines
 data = data.drop(remove_index)

输出：

   item  price  qty  Main code  Total
0   260   1500    3          0   6600
1   260   1500    1          0   2200
2   258   1500    4          0   8800
3  1054   1200    1          0   1900

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希望你喜欢。下次请提供输入数据，不是图像，而是文本

import pandas as pd

data_raw = [[260, 1500, 3, 0, 4500], [260, 1500, 1, 0, 1500], [258, 1500, 4, 0, 6000], [1054, 1200, 1, 0, 1200],
[371, 700, 3, 260, 2100], [371, 700, 1, 260, 700], [371, 700, 1, 1054, 700], [371, 700, 4, 258, 2800]]

 data = pd.DataFrame(data_raw, columns=['item', 'price', 'qty','Main code','Total'])

remove_index= []
for index, row in data.iterrows():
     try:
         # find item in Main code
         main_code_data = data.loc[data['Main code'] == row['item']]
         # merge values
         data.at[index, 'Total'] = row['Total'] + row['qty']* (main_code_data['Total'].values[0]/main_code_data['qty'].values[0])
         # get indexes to remove
         for item in main_code_data.index:
            remove_index.append(item)
     except:
         # if no match
         pass

 # remove used lines
 data = data.drop(remove_index)

输出：

   item  price  qty  Main code  Total
0   260   1500    3          0   6600
1   260   1500    1          0   2200
2   258   1500    4          0   8800
3  1054   1200    1          0   1900

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谢谢你，扎拉基。你的回答太棒了。非常感谢。。有一点我想强调，当存在重复/重复的情况时，我没有得到正确的答案。参考我的示例，颜色编码为绿色和蓝色。（注意事项部分第1点）。在这种情况下，我无法获得所需的输出。如何解决这个问题？@Rapto您需要更改值的索引选择以选择一个元素，并添加循环以收集所有索引。代码已更新。享受=^..^=感谢您的更新。更新后的代码实际上只添加了第一个条目。在上面的例子中，它工作得非常好。因为。在绿色和蓝色两行中，260项的数量相同，为3。我的数据出错了。在蓝线中，我想提到的是，项目重复，但数量可能不同。项目260的绿色线数量3和蓝色线数量1中的示例。类似地，对应的项目#371分别有3和1个数量。这应该是正确的数据。因此，在这里，我们是否需要在添加数据时删除使用过的行？而不是等到循环结束

#删除用过的行

data=data.drop（删除索引）

@Rapto不知道你到底需要什么？提供正确的启动数据和所需的输出。非常感谢@Zaraki。你的回答太棒了。非常感谢。。有一点我想强调，当存在重复/重复的情况时，我没有得到正确的答案。参考我的示例，颜色编码为绿色和蓝色。（注意事项部分第1点）。在这种情况下，我无法获得所需的输出。如何解决这个问题？@Rapto您需要更改值的索引选择以选择一个元素，并添加循环以收集所有索引。代码已更新。享受=^..^=感谢您的更新。更新后的代码实际上只添加了第一个条目。在上面的例子中，它工作得非常好。因为。在绿色和蓝色两行中，260项的数量相同，为3。我的数据出错了。在蓝线中，我想提到的是，项目重复，但数量可能不同。项目260的绿色线数量3和蓝色线数量1中的示例。类似地，对应的项目#371分别有3和1个数量。这应该是正确的数据。因此，在这里，我们是否需要在添加数据时删除使用过的行？而不是等到循环结束

#删除用过的行

data=data.drop（删除索引）

@Rapto不知道你到底需要什么？提供正确的启动数据和所需的输出。