我們有下面的資料集，它包含有關訂單和任務相關的詳細資訊，如下所示。
Order no. Task NO Task Start Dt Task End Dt task_Completed_Days
A-10012 A-M-202 7-21-2021 7-23-2021 2
A-10012 A-IA-11272 06-07-2021 6-21-2021 14
A-10012 A-CO-10013 7-13-2021 7-16-2021 3
A-10013 A-AB-10026 06-03-2021 6-17-2021 14
A-10013 A-AP-13708 06-03-2021 6-7-2021 4
因此，通過利用 Task start Dt 和 Task end Dt，我們創建了一個計算欄位 Task complete Days Using pandas Data frame。以同樣的方式，我們必須創建如下訂單完成天數，有人可以幫助我們如何使用 Pandas 資料框找到訂單完成天數。
Order no. Task NO Task Start Dt Task End Dt Task_Completed_Days Order Completed Date
A-10012 A-M-202 7-21-2021 7-23-2021 2 19
A-10012 A-IA-11272 06-07-2021 6-21-2021 14 19
A-10012 A-CO-10013 7-13-2021 7-16-2021 3 19
A-10013 A-AB-10026 06-03-2021 6-17-2021 14 18
A-10013 A-AP-13708 06-03-2021 6-7-2021 4 18
謝謝，
uj5u.com熱心網友回復：
使用groupby_transform：
df['Order Completed Date'] = \
df.groupby('Order no.')['task_Completed_Days'].transform('sum')
print(df)
# Output
Order no. Task NO ... task_Completed_Days Order Completed Date
0 A-10012 A-M-202 ... 2 19
1 A-10012 A-IA-11272 ... 14 19
2 A-10012 A-CO-10013 ... 3 19
3 A-10013 A-AB-10026 ... 14 18
4 A-10013 A-AP-13708 ... 4 18
[5 rows x 6 columns]
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