从现有计算新列答案

【问题标题】：Calculate new columns from existing从现有计算新列
【发布时间】：2019-10-28 16:58:20
【问题描述】：

我有 30-35 列和 50-1500 行数据的 Excel 文件，具体取决于公司。有问题的列如下；使用剩余退款。这三列由其他列的计算组成。

USED 是 GAL 的每一行加起来，因此 excel 计算如下所示：从一个 =W2 开始，然后下一行是 W2+W3，然后是 W3+W4，依此类推

剩余是分配使用的

REFUND 是 GAL*CREDIT

这样的事情是否可行，目前我正在用 excel 进行所有计算，这很耗时，经过一些研究，我认为编写一些代码来实现自动化会更容易。感谢任何帮助，即使它只是一列的计算

我在网上寻找了一些想法，认为 pandas 是最好的方法，但如果有其他建议，我愿意接受任何事情

import pandas as pd
filename = home/itdept/Documents/BestWines.xlsx
df = pd.read_excel(filename)
df['Refund'] = df['QUANTITY IN GAL']*df['CBMA Credit']
df.head(5)
df.to_excel("path to save")

这是我为一列提出的：退款，我不确定如何/是否可以将所有其他列也合并到代码中

【问题讨论】：

能否请您澄清您的帖子，通过期待应该如何以及从女巫列计算应该执行。一个最小的可行示例也将不胜感激。

标签： python excel pandas calculation

【解决方案1】：

考虑Series.cumsum 的累积总和：

df['USED'] = df['GAL'].cumsum()

从那里，任何基本的算术，如减法和乘法，都可以直接在列上运行：

# SUBTRACTION
df['REMAIN'] = df['ASSIGNED'] - df['USED']

# MULTIPLICATION
df['REFUND'] = df['QUANTITY IN GAL'] * df['CBMA Credit']

或它们的函数形式，sub 和 mul（以及其他类似的运算符）：

# SUBTRACTION
df['REMAIN'] = df['ASSIGNED'].sub(df['USED'])

# MULTIPLICATION
df['REFUND'] = df['QUANTITY IN GAL'].mul(df['CBMA Credit'])

总而言之，考虑assign 一个简洁的声明：

import pandas as pd

filename = "home/itdept/Documents/BestWines.xlsx"
df = (pd.read_excel(filename)
        .assign(USED = lambda x: x['GAL'].cumsum(),
                REMAIN = lambda x: x['ASSIGNED'].sub(x['USED']),
                REFUND = lambda x: x['QUANTITY IN GAL'].mul(x['CBMA Credit'])
               )
     )

df.head(5)
df.to_excel("path to save")

【讨论】：

【解决方案2】：

"""importing packages to be used in our code"""
import pandas as pd
from pandas import ExcelWriter
from pandas import ExcelFile


"""importing excel content to df DataFrame"""
df = pd.read_excel('sflowone.xlsx', sheetname='Sheet1')

""" we will use LIST for updating (USED)coloumn"""
newlist = []        # created empty list

x=int(0)            # created a variable which will take all values of "GAL"
for value in df["GAL"]: # FOR LOOP will run for every value in "GAL" and takes data in "value"
    x = value + x       # add all earliear entries of "GAL"
    newlist.append(x)   # here we append the new values of x inside empty list
df.drop("USED",axis=1,inplace= True)  # deleted the "USED" column if exist before updating.
df.insert(3,"USED",newlist)     # inserted updated "USED" column with newlist in index number "3" 


"""Updating (REMAIN) and  (REFUND)"""
df ["REMAIN"]= df["ASSIGNED"]- df["USED"]
df ["REFUND"]= df["GAL"]* df["CREDIT"]

""" Visualising first 5 entries"""
df.head(5)
""" saving to Excel sheet """
df.to_excel("sflowfinal.xlsx")


"""CODE IS TESTED AND RUNNING, for query please reply"""

【讨论】：