迭代行以分隔具有不同值的行答案

【问题标题】：Iterating over rows to separate rows with different values迭代行以分隔具有不同值的行
【发布时间】：2020-05-14 16:20:04
【问题描述】：

我正在尝试编写一个匿名且动态地迭代数据帧的函数。该数据框由每天更新的 CSV 文件生成，它是所用材料的日志。有些项目将再次使用，但有些项目将是新的，如果稍后添加另一种类型的材料，我不想编写静态代码。 df 示例：

Date      Type Amount_Used
5/14/20     A  15
5/14/20     A  16
5/14/20     B  15
5/14/20     C  15
5/14/20     A  16
5/14/20     B  16

我这样做是为了创建一份日终报告。所以我需要考虑所有使用过的物品以及使用了多少。项目每天都在变化，我可以在路上添加不同的项目。

【问题讨论】：

今天的日期与所有历史日期的比较是什么？或者你有每天的 csvs 吗？
它是一个大型 CSV 文件，每次记录项目时都会附加到该文件。在每天结束时，我必须知道每个项目使用了多少以及每个项目的使用量。
那么下面的答案将解决您的问题:)您可以按最大日期对其进行过滤以获取最新值。

标签： python pandas dataframe iteration

【解决方案1】：

您可以使用 df.groupby 并找到您想要的详细信息：

In [389]: df.groupby(['Date','Type'], as_index=False)['Amount_Used'].sum()                                                                                                                                  
Out[389]: 
      Date Type  Amount_Used
0  5/14/20    A           47
1  5/14/20    B           31
2  5/14/20    C           15

df 是您的数据框。

这表明：

对于date: 5/14/20：

使用了3 项目（A,B,C）。 Amount_Used 在特定日期的每个项目。

【讨论】：