主页 / 问题 / 1132011
Accepted
Vlad Vladov
Asked:2020-05-27 06:56:29 +0000 UTC2020-05-27 06:56:29 +0000 UTC

如何进行计算和按索引分组？

  • 772

我上传一个文件，将其中一列设为索引 - СубконтоДт1。有必要分组СубконтоДт1，进行计算和输出。

源表：

СубконтоДт1            Период                 СубконтоДт1       Сумма                      Цена
Утеплитель            2018-09-21               ФОРПОСТ          16193.90                1124.58
Утеплитель             2018-07-12              ФОРПОСТ          15559.32                1296.61
Утеплитель             2019-09-13              ФОРПОСТ          4060.80                 1410.00
Валик                  2019-02-25              Электро          172.50                  172.50
Валик                  2019-05-08              Электро          182.00                  182.00

还有更多职位。

我计算了特定材料的价格偏差 ( СубконтоДт1) 如下：

df['Цена'] = df['Сумма'] / df['Количество']

x = df.loc[['Поддон 1250*2500'], ['Период', 'СубконтоКт1', 'Цена']]
x1 = x.nlargest(1, 'Цена')
x2 = x.nsmallest(1, 'Цена')
x['Процент отклонения'] = (x1['Цена'] - x2['Цена']) / (x2['Цена'] / 100)
pd.set_option('display.precision', 2)
x

СубконтоДт1            Период         СубконтоКт1        Цена     Процент отклонения
Поддон 1250*2500     2018-09-25       СтальСоюз ПК      550.85    10.77
Поддон 1250*2500     2019-06-21       СтальСоюз ПК      541.67    10.77
Поддон 1250*2500     2019-06-08       СтальСоюз ПК      541.67    10.77
Поддон 1250*2500     2019-02-12       СтальСоюз ПК      600.00    10.77

我想根据第一个表得到以下信息：

СубконтоДт1              СубконтоКт1        Процент отклонения

Утеплитель               ФОРПОСТ            12 %


Валик                    Электро            11%



Поддон 1250*2500        СтальСоюз ПК        10.77%
python

1 个回答

  1. Best Answer
    res = (df
       .groupby(["СубконтоДт1", "СубконтоДт1.1"])["Цена"]
       .agg(lambda x: (x.max()-x.min())/x.min()*100)
       .reset_index())

    结果：

    In [22]: res
Out[22]:
  СубконтоДт1 СубконтоДт1.1       Цена
0       Валик       Электро   5.507246
1  Утеплитель       ФОРПОСТ  25.380142
    • 2

相关问题