比较第一列中两个数据框中的相同条目，并将其移动/添加到下一列

Question

我有两个不同的下载，所有的机器都在生产中，我想根据可用容量来预测生产量。如果有更多的需求，需求应该推迟到下一个周期，以此类推。如果处理了积压，则只应预测需求。例如，第一台机器在第一个月没有足够的能力，所以从300的需求只能生产250 -->移动50到下个月，下个月的需求是200 + 50，但能力是220，所以预测应该是220，依此类推。

示例需求

df_demand = pd.DataFrame(np.array([[300, 200, 200, 180], [300, 150, 200, 150]]), columns=['April', 'May', 'June', 'July'])

容量示例

df_cap = pd.DataFrame(np.array([[250, 220, 220, 250], [200, 200, 250, 200]]), columns=['April', 'May', 'June', 'July'])

您将如何处理此问题？

Answer 1

没有蟒蛇

def fun(d, c, r):
    # Given current demand, capacity and residual
    # find the currently meet demand and left over residual
    d = d + r
    if c >= d:
        return d, 0
    else:
        return c, d-c

forecast = []
for index, cap in df_cap.iterrows(): 
    if index not in df_demand.index:
        continue
    demand = df_demand.loc[index]
    forecast.append([])
    r = 0
    for i, c in enumerate(cap):
        d = demand[i]
        f, r = fun(d,c,r)
        forecast[-1].append(f)

print (pd.DataFrame(forecast, columns=df_cap.columns))

输出

   April  May  June  July
0    250  220   220   190
1    200  200   250   150