验证检查不包括增值税 - 增值税和总金额答案

【问题标题】：Validation check Excluding VAT - VAT and Total Amount验证检查不包括增值税 - 增值税和总金额
【发布时间】：2021-03-08 16:47:09
【问题描述】：

我正在尝试进行对帐/验证检查是否有两个数字，一个不包括增值税，一个增值税等于总数。

我有以下df：

    Document Type   Factuurnummer   FactuurdatumKvK    ExclBTW   BTW        Totaal  Vervaldatum Item    Omschrijving    ... Betalingsvoorwaarden    Email   Postalcode_Finalp   Postalcodestringp   Cityp   Countryp    Postalcode_Final    Postalcodestring    City    Country
0   NaN 44  2021-02-27  58782494                       1700.00  357.00  2057.00 2021-03-13  

I've tried the following code:
#validation check
for i, row in df1.iterrows():
    if df1['Totaal'][i].astype('float') == (df1['ExclBTW'][i].astype('float') + df1['BTW'][i].astype('float')):
        df1['Totaal'].astype('float') == df1['Totaal'].astype('float')
    else:
        df1['Totaal'] = "ERROR!"

但是，得到一个无效的 ValueError.. 你们认为最好的是什么？

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError                            Traceback (most recent call last) <ipython-input-14-a461c3c9030f> in <module>
    113 #validation check
    114 for i, row in df1.iterrows():
--> 115     if df1['Totaal'][i].astype('float') == (df1['ExclBTW'][i].astype('float') + df1['BTW'][i].astype('float')):
    116         df1['Totaal'].astype('float') == df1['Totaal'].astype('float')
    117     else:

AttributeError: 'str' object has no attribute 'astype'

请帮忙

【问题讨论】：

如果if 语句运行，你想做什么？
要么保持当前值（以防Totaal准确），要么在不匹配的情况下放置错误
如果是真的你想做什么？我想你可以做np.where(df1['Totaal'].astype('float') == (df1['ExclBTW'].astype('float') + df1['BTW'].astype('float')), True, False,)
更改您正在使用的整个列的类型。另一种方法是转换为浮动：float(df1['Totaal'][i])。但前者更好。
它返回什么？

标签： python pandas dataframe syntax

【解决方案1】：

Pandas 允许您以矢量化方式进行这些操作

# have numpy for efficiency
import numpy as np

...
# assuming  no missing values
# np.where(condition, value_if_condition_true, value_if_condition_false, [default_value])

np.where(df1['Totaal'].astype('float') == (df1['ExclBTW'].astype('float') + df1['BTW'].astype('float')), True, False)

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用astype 和apply 来做到这一点：

df.loc[:, ['ExclBTW', 'BTW','Totaal']] = df[['ExclBTW', 'BTW','Totaal']].apply(pd.to_numeric, errors='coerce')

df['new_col'] = df[['ExclBTW', 'BTW','Totaal']].\
                  apply(lambda x: x['Totaal'] if x['Totaal'] == (x['ExclBTW'] + x['BTW']) else 'ERROR!', axis=1)

【讨论】：

乐于助人！如果可以的话，请给它一个赞成票。
我这样做了！缺少值时出现以下错误： ValueError: could not convert string to float: ''
您对此有什么建议吗？ :)
是的。发生这种情况是因为在 ''ExclBTW'、'BTW'、'Totaal'' 中有一些值无法转换为数值。但是您可以使用pd.to_numeric(error='coerce') 强制它们变为数字或NaN 值。我编辑了我的答案。请告诉我它是如何工作的。
我编辑了我的答案。请看一下，让我知道它是否有效。