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具有最大值和最小值的資料框中回圈的Python優化

2022-03-16 21:57:01 .NET開發

我有疑問如何優化我的代碼,實際上只有回圈。我用來計算最多兩行的解決方案,或者有時是行和數量的最大值。

我嘗試使用 .loc 和 .clip 更改我的代碼,但是當它是關于 max 或 min 多次出現時,我在邏輯運算式方面遇到了一些麻煩。

它看著開頭:

def Calc(row):
    if row['Forecast'] == 0:
        return max(row['Qty'],0)
    elif row['def'] == 1:
         return 0
    elif row['def']  == 0:
        return round(max(row['Qty'] - ( max(row['Forecast_total']*14,(row['Qty_12m_1'] row['Qty_12m_2'])) * max(1, (row['Total']/row['Forecast'])/54)),0 ))

df['Calc'] = df.apply(Calc, axis=1)

我設法使用我指出的函式來改變它,但我有一個問題如何寫這個 max(max())

df.loc[(combined_sf2['Forecast'] == 0),'Calc'] = df.clip(0,None)
df.loc[(combined_sf2['def'] == 1),'Calc'] = 0
df.loc[(combined_sf2['def'] == 0),'Calc'] = round(max(df['Qty']- (max(df['Forecast_total']
                                                                      *14,(df['Qty_12m_1'] df['Qty_12m_2']))
                                                                      *max(1, (df['Total']/df['Forecast'])/54)),0))

前兩個功能有效,最后一個無效。

id  Forecast    def Calc        Qty Forecast_total  Qty_12m_1   Qty_12m_2   Total
31551   0       0   0            2        0             0       0             95
27412   0,1     0   1            3        0,1           11      0              7
23995   0,1     0   0            4        0             1       0              7
27411   5,527   1   0,036186    60       0,2            64      0             183
28902   5,527   0   0,963814    33       5,327          277     0             183
23954   5,527   0   0            6        0             6       0             183
23994   5,527   0   0            8        0             0       0             183
31549   5,527   0   0            6        0             1       0             183
31550   5,527   0   0            6        0             10      0             183

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使用numpy.select并改為max使用numpy.maximum

m1 = df['Forecast'] == 0
m2 = df['def'] == 1
m3 = df['def'] == 0

s1 = df['Qty'].clip(lower=0)
s3 = round(np.maximum(df['Qty'] - (np.maximum(df['Forecast_total']*14,(df['Qty_12m_1'] df['Qty_12m_2'])) * np.maximum(1, (df['Total']/df['Forecast'])/54)),0 ))

df['Calc2'] = np.select([m1, m2, m3], [s1, 0, s3], default=None)

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標籤:熊猫 数据框 优化 最大限度 熊猫-loc

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