时间戳

首页 > 解决方案 > 跨数据框计算不同价格类型的价格 - Python

python - 跨数据框计算不同价格类型的价格 - Python

问题描述

对于我正在做的一个项目，我目前有 3 个数据框。这些是针对产品、客户和订单的。可以在下面找到这些的简单版本，实际的订单框架大约有 10.000 列。情况如下：产品有不同的价格类别，每个客户对每个类别都有一个特价。我目前有一个订单数据框，其中包含订单客户、产品编号、订购产品的数量和日期。

我现在想在订单数据框中的新列中添加订单价格。我设法在那里获得了产品的类别，但我不知道如何从那里开始，或者是否是正确的方法。任何帮助将不胜感激，在数据帧图片下方，我包含了制作这些示例数据帧的代码。

df_products：

df_products

df_customers：

df_customers

df_orders：

df_orders

创建数据框的代码：

import pandas as pd 

df_products = pd.DataFrame({'product_number': [1, 2, 3], 'product': ['product 1', 'product 2', 'product 3' ], 'price_type': ['X', 'Y', 'Z']})

df_customers = pd.DataFrame({'customer_number': [1, 2, 3], 'customer': ['customer 1', 'customer 2', 'customer 3' ], 'price_x': [7.50, 10.50, 12.50], 'price_y': [6.50, 9.20, 11.30], 'price_z': [8.50, 10.10, 13.40]})

df_orders = pd.DataFrame({'order_number': [1, 2, 3], 'date': ['19-03-2020', '19-03-2020', '20-03-2020' ], 'customer_number': [1, 3, 2], 'product_number': [1, 2, 3], 'amount': [1, 2, 2]})

提前致谢 ：）

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

如果数据帧的长度相同，您可以简单地添加一个新列。下面我向 df_orders 添加一个新列 'price' 并使用来自 df_customers['price_y'] 的值填充它。

像这样，

df_orders['price']=df_customers['price_y']

结果是，

df_orders.head()



order_number    date    customer_number     product_number  amount  price
0   1   19-03-2020  1   1   1   6.5
1   2   19-03-2020  3   2   2   9.2
2   3   20-03-2020  2   3   2   11.3

推荐阅读