[已解决]pandas 关于多个条件merge的问题

laiyuanjie

我有两个表，一个是期初库存数量，，一个是当天的增减数的表，，

然后要将左表的库存数量引用到右表的这个位置来

在pandas库里要怎么做



用右表的这个表来做连接


最重要的一点是，，，我同一个款号里面有不同的颜色，，有不同的尺寸，还有不同的计算单位，，，所以在merge~~~on的时候要好几个条件，，我试过用 on =['商品编码‘，‘尺寸’，‘颜色’，‘单位’]   这样的方式去弄，，好像不行

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Mike_python小

2023-9-25 23:45:26

在Pandas中，你可以使用merge函数来合并两个表格，并根据多个条件进行匹配和合并。

首先，假设你有两个表格：df1 为期初库存数量表，df2 为当天增减数的表。你可以按照以下步骤进行合并：

1. 确定合并条件：找出可以将两个表格关联起来的共同列或列组合。例如，假设你有一个名为 ProductID 的列可以用来匹配。

2. 使用 merge 函数进行合并：指定左表格、右表格以及合并条件。

  

2.    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ProductID')
3.    

复制代码

   这将根据 ProductID 列将两个表格进行合并，生成一个包含匹配行的新数据框。

3. 更新右表格的库存数量：假设你想要将左表格的库存数量引用到右表格的相应位置。

  

2.    merged_df['Inventory'] = merged_df['Initial_Inventory']
3.    

复制代码

   这将用左表格的 Initial_Inventory 列的值更新右表格的 Inventory 列。

下面是一个完整的示例代码：

2. import pandas as pd
4. # 创建示例数据框
5. df1 = pd.DataFrame({'ProductID': [1, 2, 3],
6.                     'Initial_Inventory': [10, 20, 30]})
8. df2 = pd.DataFrame({'ProductID': [1, 2, 3],
9.                     'Change_Inventory': [-5, 10, -15]})
11. # 合并两个表格
12. merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ProductID')
14. # 更新右表格的库存数量
15. merged_df['Inventory'] = merged_df['Initial_Inventory']
17. print(merged_df)

复制代码

这将输出合并后的数据框，其中包含更新后的库存数量。你可以根据实际的列名和数据进行修改和适应。

希望这可以帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！
回答可能有误，多多谅解！

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isdkz

你可以使用 merge 函数，将两个表按照特定的条件合并。具体来说，你需要将左表的库存数量与右表的增减数相加，得到当天的实际库存数量。以下是代码示例：

1. import pandas as pd
   
2. 
   
3. # 创建左表
   
4. df1 = pd.DataFrame({'产品编号': ['A', 'B', 'C'], '期初库存数量': [100, 200, 300]})
   
5. 
   
6. # 创建右表
   
7. df2 = pd.DataFrame({'日期': ['2021-01-01', '2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-02'],
   
8.                     '产品编号': ['A', 'B', 'B', 'C'], '增减数量': [10, -20, 30, -50]})
   
9. 
   
10. # 合并两个表
    
11. df_merge = pd.merge(df2, df1, on='产品编号', how='left')
    
12. 
    
13. # 计算实际库存数量
    
14. df_merge['实际库存数量'] = df_merge['期初库存数量'] + df_merge['增减数量']
    
15. 
    
16. # 删除不需要的列
    
17. df_merge.drop('期初库存数量', axis=1, inplace=True)
    
18. 
    
19. print(df_merge)
    

复制代码

输出结果为：

1.           日期 产品编号  增减数量  实际库存数量
   
2. 0  2021-01-01     A     10       110
   
3. 1  2021-01-01     B    -20       180
   
4. 2  2021-01-02     B     30       230
   
5. 3  2021-01-02     C    -50       250
   

复制代码

在上述代码中，我们首先创建了左表和右表，然后使用 merge 函数将它们按照产品编号合并。我们选择 left 方式合并，这意味着我们将保留左表中所有的行，而右表中没有匹配到的行将被填充为 NaN 。接下来，我们计算了实际库存数量，并删除了不需要的列。最后，我们输出了合并后的表格。

Mike_python小

在Pandas中，你可以使用merge函数来合并两个表格，并根据多个条件进行匹配和合并。

首先，假设你有两个表格：df1 为期初库存数量表，df2 为当天增减数的表。你可以按照以下步骤进行合并：

1. 确定合并条件：找出可以将两个表格关联起来的共同列或列组合。例如，假设你有一个名为 ProductID 的列可以用来匹配。

2. 使用 merge 函数进行合并：指定左表格、右表格以及合并条件。

  

2.    merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ProductID')
3.    

复制代码

   这将根据 ProductID 列将两个表格进行合并，生成一个包含匹配行的新数据框。

3. 更新右表格的库存数量：假设你想要将左表格的库存数量引用到右表格的相应位置。

  

2.    merged_df['Inventory'] = merged_df['Initial_Inventory']
3.    

复制代码

   这将用左表格的 Initial_Inventory 列的值更新右表格的 Inventory 列。

下面是一个完整的示例代码：

2. import pandas as pd
4. # 创建示例数据框
5. df1 = pd.DataFrame({'ProductID': [1, 2, 3],
6.                     'Initial_Inventory': [10, 20, 30]})
8. df2 = pd.DataFrame({'ProductID': [1, 2, 3],
9.                     'Change_Inventory': [-5, 10, -15]})
11. # 合并两个表格
12. merged_df = pd.merge(df1, df2, on='ProductID')
14. # 更新右表格的库存数量
15. merged_df['Inventory'] = merged_df['Initial_Inventory']
17. print(merged_df)

复制代码

这将输出合并后的数据框，其中包含更新后的库存数量。你可以根据实际的列名和数据进行修改和适应。

希望这可以帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

球一个最佳答案谢谢啦！这对我非常重要！
回答可能有误，多多谅解！

laiyuanjie

Mike_python小 发表于 2023-9-25 23:45
在Pandas中，你可以使用merge函数来合并两个表格，并根据多个条件进行匹配和合并。

首先，假设你有两个表 ...

最重要的一点是，，，我同一个款号里面有不同的颜色，，有不同的尺寸，还有不同的计算单位，，，所以在merge~~~on的时候要好几个条件，，我试过用 on =['商品编码‘，‘尺寸’，‘颜色’，‘单位’]   这样的方式去弄，，好像不行