基于多个条件语句创建新列 pandas dataframe

Question

我有一个包含以下详细信息的机器数据集。

样本df：

需要新建一个名为“Quality Match”的列，该列表示当前班次Planned Quality是否与实际Quality相同。

以下是条件。

1.)首先，需要检查计划的质量是否与实际质量相同，如果是>>>更新“质量匹配”为0。

2.) 2.1 如果不同，需要检查上一班的实际质量与当前实际质量是否相同； 2.2如果不需要检查计划质量栏，上一班的实际质量最后定位在哪里并得到所有之后对当前单元格的唯一品质，并检查当前实际品质是否包含在所选品质中。

如果满足 2.1 或 2.2 条件中的任何一个>>>将“质量匹配”更新为 -1

3.) 否则，将“质量匹配”更新为 1

例如：请检查单元格 177，本班的计划质量（质量 A）和实际质量（质量 B）不同，然后检查上一班的实际质量（质量 C）也不是当前的实际质量（B），然后需要检查当前班次的计划质量是否包括上一班实际质量（C），是的，它最后位于 166。然后获取所有独特的质量直到当前单元格（167 到 176），检查质量列表是否包含当前质量（质量 B），是的，然后将“质量匹配”更新为-1。

最终预期 Output：

样本数据集：

# import pandas library
import pandas as pd
from pandas import Timestamp
# dictionary with list object in values
details ={'Machine': {164: 'M22',
  165: 'M22',
  166: 'M22',
  167: 'M22',
  168: 'M22',
  169: 'M22',
  170: 'M22',
  171: 'M22',
  172: 'M22',
  173: 'M22',
  174: 'M22',
  175: 'M22',
  176: 'M22',
  177: 'M22',
  178: 'M22',
  179: 'M22'},
 'Start Time': {164: Timestamp('2021-05-31 07:00:00'),
  165: Timestamp('2021-05-31 08:11:12'),
  166: Timestamp('2021-05-31 08:46:12'),
  167: Timestamp('2021-05-31 12:00:00'),
  168: Timestamp('2021-05-31 19:00:00'),
  169: Timestamp('2021-06-01 07:00:00'),
  170: Timestamp('2021-06-01 19:00:00'),
  171: Timestamp('2021-06-02 07:00:00'),
  172: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  173: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  174: Timestamp('2021-06-03 07:00:00'),
  175: Timestamp('2021-06-03 19:00:00'),
  176: Timestamp('2021-06-04 07:00:00'),
  177: Timestamp('2021-06-04 14:38:42'),
  178: Timestamp('2021-06-04 14:39:27'),
  179: Timestamp('2021-06-04 19:00:00')},
 'End Time': {164: Timestamp('2021-05-31 08:11:12'),
  165: Timestamp('2021-05-31 08:46:12'),
  166: Timestamp('2021-05-31 12:00:00'),
  167: Timestamp('2021-05-31 19:00:00'),
  168: Timestamp('2021-06-01 07:00:00'),
  169: Timestamp('2021-06-01 19:00:00'),
  170: Timestamp('2021-06-02 07:00:00'),
  171: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  172: Timestamp('2021-06-02 19:00:00'),
  173: Timestamp('2021-06-03 07:00:00'),
  174: Timestamp('2021-06-03 19:00:00'),
  175: Timestamp('2021-06-04 07:00:00'),
  176: Timestamp('2021-06-04 14:38:42'),
  177: Timestamp('2021-06-04 14:39:27'),
  178: Timestamp('2021-06-04 19:00:00'),
  179: Timestamp('2021-06-05 07:00:00')},
 'shift': {164: 'Day',
  165: 'Day',
  166: 'Day',
  167: 'Day',
  168: 'Night',
  169: 'Day',
  170: 'Night',
  171: 'Day',
  172: 'Night',
  173: 'Night',
  174: 'Day',
  175: 'Night',
  176: 'Day',
  177: 'Day',
  178: 'Day',
  179: 'Night'},
 'Planned Quality': {164: 'C',
  165: 'C',
  166: 'C',
  167: 'B',
  168: 'B',
  169: 'B',
  170: 'B',
  171: 'B',
  172: 'B',
  173: 'A',
  174: 'A',
  175: 'A',
  176: 'A',
  177: 'A',
  178: 'A',
  179: 'A'},
 'Actual Quality': {164: 'D',
  165: 'DEFAULT',
  166: 'C',
  167: 'C',
  168: 'C',
  169: 'C',
  170: 'C',
  171: 'C',
  172: 'C',
  173: 'C',
  174: 'C',
  175: 'C',
  176: 'C',
  177: 'B',
  178: 'A',
  179: 'A'},
 'Planned Shift Production': {164: 75.87,
  165: 317.29,
  166: 206.51,
  167: 54.88,
  168: 258.5,
  169: 658.5,
  170: 658.5,
  171: 658.5,
  172: 743.13,
  173: 329.25,
  174: 658.5,
  175: 658.5,
  176: 419.52,
  177: 0.69,
  178: 238.29,
  179: 658.5},
 'Actual Shift Production': {164: 4.16,
  165: 0.0,
  166: 158.81,
  167: 173.13,
  168: 596.4,
  169: 805.03,
  170: 107.26,
  171: 0.0,
  172: 0.0,
  173: 0.0,
  174: 0.0,
  175: 122.78,
  176: 3323.42,
  177: 0.0,
  178: 2284.28,
  179: 686.7}}        



  
# creating a Dataframe object 
df = pd.DataFrame(details)
  
df

我的做法：

我尝试使用 np.select() 创建质量匹配列，但无法将 2.2 条件设置到我的代码中。

真的很感谢你的支持！！！！！！！！！！！！

Answer 1

可能有更优雅的解决方案，但以下简单的方法应该可以满足您的需求：

machine_list = df["Machine"].unique().tolist()

for machine in machine_list:
    indices = df.index[df["Machine"]==machine].tolist()
    start_index = indices[0]
    end_index = indices[-1]

    for i, (planned, actual) in enumerate(zip(df.loc[start_index:,"Planned Quality"], df.loc[start_index:,"Actual Quality"]), start=start_index):
        if i > end_index:
            break
        if planned == actual:
            df.at[i, "Quality Match"] = 0
        elif i >= start_index + 1:
            if actual == df.at[i-1, "Actual Quality"]:
                df.at[i, "Quality Match"] = -1
            elif i-2  >= start_index:
                j = i-2
                lst = []
                while j >= start_index:
                    if df.at[j, "Planned Quality"] == df.at[i-1, "Actual Quality"]:
                        lst = [x for x in df.loc[j:i-1,"Planned Quality"]]
                        break
                    else:
                        j -= 1

                if actual in lst:
                    df.at[i, "Quality Match"] = -1
                else:
                    df.at[i, "Quality Match"] = 1
            else:
                df.at[i, "Quality Match"] = 1
        else:
            df.at[i, "Quality Match"] = 1

请注意，在我的建议中，我假设您的数据集按机器名称排序。