python - 使用另一个数据帧的信息迭代数据帧

Question

我有一个问题，我认为更多的是关于逻辑而不是编码。我的目标是计算卡车装载和充电行驶了多少公里。

我有两个数据框

我们称第一个行程为:

Date         Licence   City             State    KM
01/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       10
02/05/2019   AAA-1111  Santos           SP       10
03/05/2019   AAA-1111  Rio de Janeiro   RJ       20
04/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       15
01/05/2019   AAA-2222  Curitiba         PR       20
02/05/2019   AAA-2222  Sao Paulo        SP       25

我们来调用第二张发票

Code Date       License  Origin    State Destiny        UF   Value
A1   01/05/2019 AAA-1111 Sao Paulo SP    Rio de Janeiro RJ   10.000,00
A2   01/05/2019 AAA-2222 Curitiba  PR    Sao Paulo      SP  15.000,00

我需要得到的是:

Date         Licence   City             State        KM  Code
01/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       10  A1
02/05/2019   AAA-1111  Santos           SP       10  A1
03/05/2019   AAA-1111  Rio de Janeiro   RJ       20  A1
04/05/2019   AAA-1111  Sao Paulo        SP       15  Nan
01/05/2019   AAA-2222  Curitiba         PR       20  A2
02/05/2019   AAA-2222  Sao Paulo        SP       25  A2

正如我所说，这更多的是一个逻辑问题。卡车在圣保罗的起始地点装货。如果我没有 cargo 交付的日期，如何迭代行知道 cargo 经过桑托斯装载，然后前往里约热内卢？

谢谢

Answer 1

假设第一个数据帧(df1)中的行已排序，这就是我要做的:

注意:下面我使用 df1 表示行程，使用 df2 表示发票

1. 使用尽可能多的有效匹配两个数据帧的信息与 df1(左)和 df2(右)进行左连接，以便我们可以在 df1 中找到起源的行的旅行。在我的测试中，我使用的字段:['Date', 'License', 'City', 'State']，将结果保存在新的数据帧 df3 中

   df3 = df1.merge(df2[df2.columns[:6]].rename(columns={'Origin':'City'})
           , on = ['Date', 'License', 'City', 'State']
           , how = 'left'
   )
   

   

2. 使用 ffill() 填充 df3.Desitiny 中的 NULL 值

   df3['Destiny'] = df3.Destiny.ffill()
   

3. 通过以下标志设置组标签:

   g = (~df3.Code.isnull() | (df3.shift().City == df3.Destiny)).cumsum()
   

   

   注意:我在上图中添加了 df3['g'] 以供引用

4. 根据上述组标签使用 ffill() 更新 df3.Code。

   df3['Code'] = df3.groupby(g).Code.ffill()