组合数据以在条件下随机创建新数据

Question

我在python中遇到了下面的问题。我想把零件随机分配给有一定容量的容器。下面是一个用虚拟数据框架(与熊猫)来展示我想要实现的目标的例子：

dfA =
   Car Container  Capcity_container Container_type
0  CAR1       E-1                  1              E
1  CAR1       A-2                  2              A
2  CAR1       B-2                  1              B
3  CAR1       A-6                  2              A
4  CAR2       B-4                  1              B
5  CAR2       A-1                  4              A
6  CAR2       B-5                  1              B
7  CAR3       C-2                  2              C
8  CAR3       B-8                  1              B
9  CAR3       B-3                  2              B

dfB =
      Part   Car Container_Type
8    Part9  CAR2              B
0    Part1  CAR1              A
1    Part2  CAR1              A
2    Part3  CAR1              B
3    Part4  CAR1              E
9   Part10  CAR1              A
12  Part13  CAR1              A
4    Part5  CAR2              A
5    Part6  CAR2              A
6    Part7  CAR2              A
13  Part14  CAR2              B
7    Part8  CAR3              B
10  Part11  CAR3              B
11  Part12  CAR3              B

在dfA中，它是知道哪辆车包含有特定容量的集装箱的时间。

在dfB中，知道哪一部分需要在哪个汽车和类型的容器。一辆汽车的所有部件之和与dfA中集装箱容量之和相同。

我的目标:我想要‘分配’部分随机的容器与正确的类型。在容器“满”之后，其余的部分应该分配给另一个具有正确type.Ideally的容器，它将返回如下内容：

result =     
               Part   Car Container_Type Container_assign
    0    Part1  CAR1              A              A-2
    1    Part2  CAR1              A              A-2
    2    Part3  CAR1              B              B-2
    3    Part4  CAR1              E              E-1
    9   Part10  CAR1              A              A-1
    12  Part13  CAR1              A              A-1
    4    Part5  CAR2              A              A-1
    5    Part6  CAR2              A              A-1
    6    Part7  CAR2              A              A-5
    8    Part9  CAR2              B              B-2
    13  Part14  CAR2              B              B-5
    7    Part8  CAR3              B              B-8
    10  Part11  CAR3              B              B-8
    11  Part12  CAR3              B              B-3

请注意，只要满足容量要求，并且部件在正确的容器类型和正确的car/ULD中，它们可以被随机分配到集装箱上，。

**编辑#2 ** @Beauvel上校:这是你的代码，我在尝试函数之后做了一些调整，这对我来说是全新的。

for i, r in dfB.iterrows():
    mask = (dfA['count']!=0) & (dfA['Container_type']==r['Container_Type']) & (dfA['CAR']==r['CAR'])
    df   = dfA[mask]
    try:
        l.append(df.iloc[0]['Container'])
        dfA.ix[df.index[0],'count'] = dfA.ix[df.index[0],'count'] - 1
    except Exception as e:
        l.append('Not Assigned')

dfB['Container_assign']=l

返回以下内容：

      Part   CAR Container_Type Container_assign
0    Part9  CAR2              B              B-4
1    Part1  CAR1              A              A-2
2    Part2  CAR1              A              A-2
3    Part3  CAR1              B              B-2
4    Part4  CAR1              E              E-1
5   Part10  CAR1              A     Not Assigned
6   Part13  CAR1              A     Not Assigned
7    Part5  CAR2              A              A-1
8    Part6  CAR2              A              A-1
9    Part7  CAR2              A              A-1
10  Part14  CAR2              B              B-5
11   Part8  CAR3              B              B-8
12  Part11  CAR3              B              B-3
13  Part12  CAR3              B              B-3

例如，我将A-6的容量更改为零，以便得到2个不加衬垫的部件。啊，真灵!

  Container   CAR  Capcity_container Container_type  count
0       E-1  CAR1                  1              E      0
1       A-2  CAR1                  2              A      0
2       B-2  CAR1                  1              B      0
3       A-6  CAR1                  0              A      0
4       B-4  CAR2                  1              B      0
5       A-1  CAR2                  4              A      1
6       B-5  CAR2                  1              B      0
7       C-2  CAR3                  2              C      2
8       B-8  CAR3                  1              B      0
9       B-3  CAR3                  2              B      0

我如何使用其他或最终打印的东西，如“所有的部分都是分析”，容量满足零件的数量和所有的东西被分类，换句话说，没有错误？当我添加它时，它会为每个部分返回它。编辑#3

我觉得这很简单.

l = []
dfA['count'] = dfA['Capcity_container']
erroryesno = 'All parts are Assinged'
for i, r in dfB.iterrows():
    mask = (dfA['count']!=0) & (dfA['Container_type']==r['Container_Type']) & (dfA['CAR']==r['CAR'])
    df   = dfA[mask]
    try:
        l.append(df.iloc[0]['Container'])
        dfA.ix[df.index[0],'count'] = dfA.ix[df.index[0],'count'] - 1
    except Exception as e:
        l.append('Not Assigned')
        erroryesno = 'Some are not assinged'
print erroryesno
dfB['Container_assign']=l

Answer 1

一种可能的解决方案是迭代dfB行并获取dfA中可用的第一个相应的容器。因此，这一集装箱容量减少了一个：

l = []
dfA['count'] = dfA['Capcity_container']

for i, r in dfB.iterrows():
    mask = (dfA['count']!=0) & (dfA['Container_type']==r['Container_Type']) & (dfA['car']==r['car'])
    df   = dfA[mask]
    try:
        l.append(df.iloc[0]['Container'])
    except Exception as e:
        print 'Not anymore container for this type'
        raise e
    dfA.ix[df.index[0],'count'] = dfA.ix[df.index[0],'count'] - 1

dfB['container_assign']=l