盘点一个Python自动化办公实战案例（四）

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python最强王者交流群【钟爱一生】问了一个Python自动化办公的问题，一起来看看吧。

【温馨提示】

遇到表达不清的，能稍微描述下，想要达成的结果吗？在excel上，或者画图也行。最好是把你想要的结果展示在excel中，另外，你展示的这个表格最好做个小的demo发上来，不要让大佬们再手动创建原始数据。实在不行，你就自己录制视频，或者发语音在群里提问都可以。

言归正传，一起来看看。上一篇文章中发生了一个小插曲，不过问题不大，结果总归是好的，玩归玩，闹归闹，别拿学习开玩笑。

二、实现过程

这里【小小明】大佬发问：对于昨天这个问题，我希望征求一下大家的意见，就是如果我们希望消除所有循环，对于下面的写法是否具有更简化的方案。

这里有个小插曲，昨天的时候【吴超建】偶然间问到明佬的这个代码中，是否可以消除for循环，然后这里就有了如上提问。

盘点一个Python自动化办公实战案例（四）

代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("替换.xlsx")
ionp = df[df.编号.str.startswith("IONP")]
rule = "[一二三]工厂半成品"
chg = df[df.入库.str.fullmatch(rule) & df.出库.str.fullmatch(rule)]
t = chg.reset_index(names="idx").merge(ionp, left_on=["物料代码", "入库"], right_on=[
    "物料代码", "出库"], suffixes=("", "_y"))
df.loc[t.idx, "入库"] = t.入库_y.values
df

merge确实会导致索引丢失，所以只能通过重置索引来保留原有位置。

后来针对该问题，【隔壁😼山楂】也给出了自己的看法：我自认为更简化的方案就是直接查找，两两匹配对应替换，下方代码在我之前代码中修改了部分。

盘点一个Python自动化办公实战案例（四）

代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('替换.xlsx')
# 1、找到【入库】和【出库】都包合一工厂、二工厂、三工厂半成品的记录
compile = r'[一二三]工厂半成品'
query_code = df.loc[df['入库'].str.fullmatch(compile) & df['出库'].str.fullmatch(compile), ['物料代码', '入库']]
# 2、根据上一查找结果的物料代码，找到当前需要替换的入库信息等于IONP出库信息的记录
ionp = df.loc[(df['物料代码'] + df['出库']).isin(query_code.agg(''.join, axis=1)) & df['编号'].str.startswith('IONP')].set_index('物料代码')['入库']
# 3、替换，将需要替换的记录变更为IONP的入库信息
df.loc[query_code.index, '入库'] = query_code['物料代码'].replace(ionp)
df

盘点一个Python自动化办公实战案例（四）

两位大佬隔空论道，读者们受益颇丰。这里也顺便回答了另外一个粉丝的小提问。

【小小明】：拼合确实可以，但是merge的代码是否有办法继续简化吗？

【隔壁😼山楂】：这个merge已经是一行了，目前我没有特别好的方法，能想到的就是换种思路，因为在这里就是需要跟踪到被替换的位置。由于merge会重置索引，而目前这些做法中就是确保索引在每一步变换过程中不会发生变化，所以使用merge时若担心索引重置就需要自行先重置下，保证在merge前后需要替换的索引没有变化。

【小小明】：那看来merge已经没有优化空间了，参考你的拼合法，又写了一下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("替换.xlsx")
ionp = df.loc[df.编号.str.startswith("IONP"), ['物料代码', '入库', '出库']]
ionp = ionp.set_index(ionp.物料代码 + ionp.出库).入库
rule = "[一二三]工厂半成品"
chg = df.loc[df.入库.str.fullmatch(
    rule) & df.出库.str.fullmatch(rule), ['物料代码', '入库']].agg(''.join, axis=1)
df.loc[chg.index, "入库"] = chg.replace(ionp)
df

盘点一个Python自动化办公实战案例（四）