python - 将项目分配给熊猫数据框

Question

我正在处理一个库存警报问题，用户提供电子邮件 ID、他/她感兴趣的产品、3 家商店，当它有库存时，他可以从那里取货。我在 pandas 数据框中有数据，其中有电子邮件 ID、产品 ID、3 个商店映射到它。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame([['[e-mail]', 9999, 1000, 1001, 1002, np.nan ], 
                   ['[e-mail]', 9999, 1000, 1001, 1002, np.nan ],
                   ['[e-mail]', 9999, 1000, 1001, 1500, np.nan ],
                   ['[e-mail]', 9777, 1500, 1501, 1155, np.nan ],
                   ['[e-mail]', 9777, 1500, 1501, 1155, np.nan ]], 
columns=['CUSTOMER_EMAIL', 'PRODUCT_ID', 'STORE_1', 'STORE_2', 'STORE_3', 'SEND_NOTIFICATION'])

我需要根据下面另一个数据框中的库存情况将 SEND_NOTIFICATION 列设置为 True / False：

stock = pd.DataFrame([[9999, 1000, 2], 
                      [9999, 1002, 1 ],
                      [9977, 1500, 1 ]
                   ], columns=['PRODUCT_ID', 'STORE_ID',  
                              'STOCK_AVAILABLE'])

在商店 ID 1000 中，产品 9999 有两件库存商品。因此，最多可以为两个注册的用户发送通知。在这种情况下，[e-mail] 的 SEND_NOTIFICATION 列可以将 [e-mail] 设置为 True。行 george_l@gmail 设置为 False，因为映射到他的任何商店中都没有足够的可用库存。

产品 9977 在商店 ID 1500 中有一件商品。因此可以将一位用户 [e-mail] 设置为 True，而 katie_l 由于缺货而设置为 False

输出应如下所示：

我正在考虑一种简单的方法，即遍历库存数据框中的每个项目，搜索产品-库存组合的次数与可用库存一样多。

for index, row in stock_data.iterrows():
    stock_available = row["SOH"]
    while stock_available >= 0:
        stock_available -= 1
        <search for product id - store id combination in other dataframe and mark records as true>

有没有更好的方法来实现这个结果？我认为 pandas cumsum 是我可以使用的东西，但我无法理解如何实现逻辑。

标签： pythonpandasdataframe