pandas横向相加几个列

### 关于 Pandas 中 `cumsum` 方法的使用和解释 Pandas 的 `cumsum` 方法用于计算 DataFrame 或 Series 对象中的累积总和。该方法可以沿着指定轴方向执行操作，返回一个新的对象，其中每一项表示到当前位置为止的所有数值之和。 以下是有关 `cumsum` 方法的一些重要细节： #### 基本语法 ```python DataFrame.cumsum(axis=0, skipna=True, *args, **kwargs) ``` - 参数说明： - `axis`: 指定沿哪个轴进行运算，默认为 `0` 表示按列计算；如果设置为 `1` 则按行计算[^2]。 - `skipna`: 是否忽略 NaN 值，在默认情况下会跳过这些缺失值并继续累加其他有效数据点。 #### 示例代码展示 下面通过几个具体例子来演示如何应用此函数以及它可能产生的效果。 ##### 示例一：基础用法 给定如下简单的序列数据集， ```python import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 3]) print(s.cumsum()) ``` 输出结果将是每一步都加上之前所有的数值得到的新列表： ``` 0 1 1 3 2 6 dtype: int64 ``` 这里可以看到第一个位置保持不变因为没有前驱元素可相加；第二个等于原数组首两项之合即\(1+2\);最后一个则是全部三个数字合计起来的结果 \(1 + 2 + 3\)【^1】. ##### 示例二：处理含有NaN的数据 当存在空缺(NaN)情况时, ```python s_with_nan = pd.Series([1, np.nan, 3]) print(s_with_nan.cumsum()) ``` 得到的是: ``` 0 1.0 1 NaN 2 NaN dtype: float64 ``` 由于设置了参数`skipna=False`,所以一旦遇到任何NA就会停止进一步累计下去直到下一个非NA出现再重新开始计数(实际上这里是整个过程都被打断了)[^1]. 但是如果我们允许越过那些丢失的信息呢?只需简单修改一下调用方式即可实现这一点. ```python print(s_with_nan.cumsum(skipna=True)) ``` 此时我们获得预期的行为模式——除了那个特定的位置之外其余部分均正常运作: ``` 0 1.0 1 1.0 2 4.0 dtype: float64 ``` ##### 示例三：应用于DataFrames 对于更复杂的表格型结构来说,cumsum同样适用而且非常有用处. 考虑这样一个案例: ```python df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) print(df.cumsum()) ``` 这会产生逐行列总计的效果: ``` A B 0 1 4 1 3 9 2 6 15 ``` 而当我们改变维度的时候又会有不同的表现形式: ```python print(df.cumsum(axis=1)) ``` 现在它是按照横向扩展的方式来进行积累求和的操作了: ``` A B 0 1 5 1 2 7 2 3 9 ``` 以上就是关于pandas库当中cumsum功能的基本介绍及其实际应用场景举例分析[^1]. ### 注意事项 需要注意的一点是在某些特殊情形下比如全都是nan组成的series或者dataframe的话那么最终也会呈现出完全由nan构成的状态除非特别指定了其他的填充策略否则无法得出有意义的具体数值出来[^1].

<think>好的，我需要帮助用户解决这个问题。首先，用户是钢结构提料排版员，需要用Python处理Excel数据，进行钢板排版优化。输入包括构件编号、厚度、宽度、长度、数量，其中宽度可能有变截面（如一组数*一组数）。排版要求宽度方向为1500或1800，优先高利用率，横向排版，长度以最长构件为准，加20余量。输出Excel包含板材厚度、板宽、板长、数量、切割方式。 首先，我需要理解用户的需求。变截面钢板可能意味着宽度有两个数值，需要旋转后贴合，可能是指将两个不同宽度的构件并排放在同一板材宽度内，比如如果板材宽度是1500，两个构件宽度分别是800和700，可以旋转后贴合使用。因此，处理变截面时需要拆分宽度，可能需要将变截面拆分为两个单独的宽度值，或者考虑组合使用。 接下来，输入数据是Excel，需要读取。Python中可以使用pandas库处理Excel文件。用户需要处理构件的信息，包括可能的变截面，比如“800*700”这样的格式，需要解析成两个数值，并考虑旋转组合的可能。 排版逻辑方面，板材宽度必须是1500或1800，优先选择利用率高的。横向排版意味着构件的长度方向与板材的长度方向一致。板材的长度需要根据最长的构件长度加上20的余量。例如，如果最长的构件长度是5000，那么板材长度就是5020。 切割方式需要记录每个板材由哪些构件组成，包括数量和编号。这可能涉及到如何将多个构件组合到同一板材中，考虑宽度之和不超过板材宽度，同时尽可能提高利用率。 我需要设计算法来组合这些构件。可能的步骤是： 1. 解析输入数据，处理变截面宽度，拆分成可能的组合。 2. 按厚度分组，同一厚度的构件一起处理。 3. 对每个厚度组，按长度降序排序，因为最长的构件决定板材长度。 4. 尝试将构件宽度组合到1500或1800的板材宽度中，优先使用利用率高的宽度。 5. 记录每个板材的组合，计算所需数量，并生成切割方式描述。 需要考虑多个构件的数量，比如某个构件有5个，可能需要分配到多个板材中。因此，处理时需要跟踪每个构件的剩余数量，直到所有都分配完毕。 可能的挑战是如何高效地组合构件宽度，使得板材利用率最高。这类似装箱问题，属于NP难问题，可能需要贪心算法，按宽度从大到小排列，优先放入大的，再填充小的。 代码结构大致如下： - 读取Excel输入，使用pandas的read_excel。 - 解析宽度列，处理变截面的情况，可能拆分为两个宽度，并允许旋转组合。 - 按厚度分组。 - 对每个厚度组，处理所有构件： - 按长度排序，确定板材长度（最长构件长度 +20）。 - 按宽度排序，优先组合到1500或1800的板材中，计算利用率，选择较高的。 - 记录每个板材的组合，并减少相应构件的数量。 - 输出结果到Excel，包含每个板材的详细信息。 需要处理变截面宽度的情况，比如“800*700”可以拆分为800和700，可能在组合时，这两个宽度可以旋转后组合，比如800+700=1500，正好符合1500的板材宽度，利用率100%。因此，处理这种变截面可能需要将其视为两个独立的宽度，或者考虑它们的组合可能性。 另外，构件可能有多个数量，需要循环处理直到所有数量都被分配。 代码实现中，可能需要一个类或数据结构来跟踪每个构件的剩余数量，以及它们的宽度和长度。 例如，对于每个厚度组： 1. 确定所有构件的长度，找出最大值，加上20得到板材长度。 2. 对同一长度组的构件，处理它们的宽度组合： - 将变截面拆分为两个宽度，例如将“800*700”视为两个可能的宽度，或者作为可旋转的组合。 - 将构件按宽度从大到小排序。 - 尝试将它们放入1500或1800的板材中，优先选择利用率高的。 3. 记录每个板材的组合，并更新构件的剩余数量。 可能需要考虑同一板材中可以放置多个不同的构件，只要它们的总宽度不超过板材宽度，且长度相同（因为板材长度由最长构件决定）。不过用户提到长度定尺以最长构件为准，所以可能同一板材中的构件长度必须相同？或者可能不同长度，但板材长度是最大的那个加20？需要明确这一点。用户说明中说“长度定尺，以最长的构件为准”，所以每个板材的长度是根据该板材中所含构件的最长长度加上20。因此，同一板材中的构件可能有不同长度，但板材长度是取其中最大值加20。不过这可能增加复杂性，因为需要确保所有构件的长度不超过板材长度减20。或者，用户可能希望同一板材中的构件长度相同，这样板材长度就是该长度加20。需要澄清这一点，但根据用户描述，可能更倾向后者，即同一板材中的构件长度相同，这样排版更简单。否则，处理起来会更复杂，因为不同长度的构件在同一板材中，可能无法有效利用长度方向的空间。 假设用户希望同一板材中的构件长度相同，那么处理步骤可能是： - 按厚度和长度分组，同一厚度和长度的构件一起处理。 - 对于每个组，处理宽度的组合，选择1500或1800的板材宽度，优先利用率高的。 - 板材长度为该组长度 +20。 但用户提到“长度定尺以最长的构件为准”，可能需要重新考虑。例如，如果一个板材中有多个构件，其中最长的是5000，那么板材长度是5020。其他构件可能更短，但可以放在同一板材中，只要宽度方向合适。这可能更合理，因为这样可以在同一板材中组合不同长度的构件，只要它们的长度不超过板材长度减20。但需要考虑在排版时，这些构件在长度方向上如何排列，可能用户是横向排版，即构件的长度方向与板材的长度方向一致，因此不同长度的构件可以并排放置在宽度方向，但长度方向必须不超过板材长度。但用户可能希望所有构件在同一个板材中的长度相同，否则无法并排放在宽度方向，因为它们的长度不同，可能导致无法紧密排列。因此，可能需要将同一长度的构件组合在一起。 这需要进一步确认，但根据用户描述，可能更合理的做法是将相同长度的构件组合，因为不同长度的构件在横向排版时可能无法有效利用板材长度。因此，在代码中，可能需要先按厚度和长度分组，处理每个组内的宽度组合。 综上，处理步骤大致如下： 1. 读取输入Excel，解析每个构件的编号、厚度、宽度、长度、数量。 2. 处理宽度列，解析变截面（如“800*700”拆分为两个宽度，并允许旋转组合，视为两个可能的宽度）。 3. 按厚度分组，然后按长度分组（同一厚度和长度的构件组合在一起）。 4. 对每个组，处理宽度组合，选择1500或1800的板材宽度，优先利用率高的。 5. 生成板材记录，包括厚度、板宽（1500或1800）、板长（组长度 +20）、数量，以及切割方式。 对于变截面处理，例如宽度为“800*700”的构件，可能表示该构件可以旋转，因此可以视为宽度800或700。在组合时，可以选择将两个这样的构件旋转后组合，比如一个用800，另一个用700，总和为1500，正好适合1500的板材宽度。因此，在解析时，可能需要将变截面构件的宽度存储为两个值，并在组合时考虑可能的配对。 例如，一个变截面构件A，宽度为a*b，数量为n。在排版时，可能需要将两个这样的构件A旋转后组合，占据a + b的宽度，如果a + b正好是1500或1800，则利用率高。或者，可能与其他构件组合。 这增加了组合的复杂性，可能需要将变截面构件拆分为两个可能的宽度选项，并在组合时灵活选择。例如，处理变截面构件时，记录两个可能的宽度，并在组合时选择其中一个进行匹配。 或者，用户的意思是变截面构件本身可以旋转，因此其宽度可以视为两个值中的任意一个，以便与其他构件组合。例如，一个变截面构件宽度为800*700，可以视为宽度800或700，根据需要旋转。这样，在组合时，可以将其作为800或700与其他构件的宽度相加，使总和为1500或1800。 这种情况下，处理变截面构件需要将其宽度拆分为两个可能的值，并在组合时选择其中一个值，以最大化利用率。 例如，假设有一个变截面构件A，宽度800*700，数量2。那么在组合时，可以将其视为两个800宽度的构件，或两个700宽度，或者一个800和一个700，具体取决于如何组合其他构件。 这可能需要更复杂的算法，因为每个变截面构件有两种宽度选择，组合的可能性增加。 考虑到时间限制，可能需要简化处理，例如将变截面构件的宽度视为两个独立的选择，并在组合时优先选择能形成1500或1800的组合。 例如，寻找两个变截面构件，它们的宽度可以相加为1500或1800，无论是否旋转。例如，构件A是800*700，构件B是900*600，那么A的800 + B的700 = 1500，或者A的700 + B的900 = 1600（不行），或者A的800 + B的600 = 1400，或者A的700 + B的600 = 1300。其中，800+700=1500，正好符合1500的板材宽度，利用率100%。 因此，可能需要将变截面构件的宽度拆分为两个值，并在组合时寻找两个构件的宽度组合，使得它们的和等于1500或1800。这可能优先处理变截面构件之间的组合，以最大化利用率。 然而，这样的算法可能较为复杂，需要考虑所有可能的组合，这可能适合用贪心算法处理，即每次寻找最优的组合。 由于时间有限，可能需要先处理非变截面构件，或者将变截面视为两个可能的宽度，然后在组合时优先使用能形成1500或1800的组合。 不过，用户的需求中提到“在排版过程中可旋转进行两两贴合”，因此可能变截面构件需要两两配对，旋转后贴合，使得它们的总宽度正好为1500或1800。例如，一个变截面构件是a*b，另一个是b*a，旋转后贴合，总宽度为a + b。如果a + b等于1500或1800，则利用率高。 因此，可能需要将变截面构件与其他变截面或普通构件组合，使得它们的宽度之和符合板材宽度。 这可能意味着，变截面构件需要与其他构件配对，使得它们的总宽度正好是1500或1800。例如，变截面构件A（800*700）和变截面构件B（700*800），它们的总宽度可以是800+700=1500，此时使用1500的板材，利用率100%。 或者，普通构件宽度为900，变截面构件宽度为600*500，则900+600=1500，或者900+500=1400，选择前者，利用率高。 因此，处理变截面的逻辑可能需要： 1. 将变截面构件的宽度拆分为两个数值。 2. 在组合时，可以将其视为任一数值，并与其他构件的宽度组合，使得总和为1500或1800。 3. 优先选择能组成1500或1800的组合，并优先使用利用率高的板材宽度。 这可能比较复杂，尤其是当有多个变截面构件和普通构件时。因此，可能需要一个算法来遍历所有可能的组合，寻找最优解，但由于计算复杂度，可能需要采用贪心算法，每次选择最大的可能宽度进行组合。 例如，对于同一厚度和长度的组： a. 将变截面构件的宽度拆分为两个数值，并生成一个列表，包含所有可能的宽度选项（包括变截面的两个宽度和普通构件的一个宽度）。 b. 按宽度从大到小排序。 c. 尝试将最大的宽度与后续的宽度组合，使得它们的和不超过1800或1500，并选择最大的可能。 d. 记录组合，并减少相应的数量。 但这可能忽略变截面构件的配对需求，即一个变截面构件可能需要与另一个变截面构件配对才能达到最佳利用率。例如，两个变截面构件A（800*700）和B（700*800），如果各自使用800和700，则总和为1500，正好适合1500板材。 因此，可能需要优先处理变截面构件的配对，然后再处理其他组合。 综上，代码的大致步骤如下： 1. 读取Excel数据，使用pandas。 2. 解析每个构件的宽度，如果是变截面（包含*），拆分为两个数值，并记录为可以旋转。 3. 按厚度和长度分组，处理每个组内的构件。 4. 对于每个组，生成一个构件列表，每个构件可能有多个宽度选项（变截面有两个，普通有一个）。 5. 使用贪心算法，优先组合变截面构件，寻找能组成1500或1800的组合。 6. 对于剩余的构件，按宽度从大到小排列，尝试组合到板材中，优先使用利用率高的宽度。 7. 记录每个板材的组合，计算所需数量，并生成切割方式描述。 8. 输出结果到Excel。 由于时间限制，可能需要简化处理，例如假设变截面构件必须两两配对，或者优先处理能组成1500或1800的组合。 现在，编写代码的大致框架： - 导入pandas库，用于处理Excel。 - 读取输入文件。 - 解析宽度列，拆分为width1和width2（如果是变截面）。 - 按厚度和长度分组。 - 对每个组，处理宽度组合： - 生成所有可能的宽度选项，变截面有两个选项。 - 按宽度排序。 - 使用贪心算法组合，优先选择能组成1500或1800的组合。 - 计算板材数量，记录切割方式。 - 输出到Excel。 代码示例可能如下： ```python import pandas as pd from collections import defaultdict def parse_width(width_str): if '*' in width_str: parts = list(map(int, width_str.split('*'))) return sorted(parts, reverse=True) # 返回两个宽度，从大到小 else: return [int(width_str)] # 读取输入数据 df = pd.read_excel('input.xlsx') # 解析宽度列，拆分为width1和width2（变截面情况） df['宽度列表'] = df['宽度'].apply(lambda x: parse_width(str(x))) # 按厚度和长度分组 grouped = df.groupby(['厚度', '长度']) results = [] for (thickness, length), group in grouped: # 确定板材长度 plate_length = length + 20 # 处理当前组的所有构件 components = [] for _, row in group.iterrows(): comp = { '编号': row['构件编号'], '宽度选项': row['宽度列表'], '数量': row['数量'] } components.append(comp) # 贪心算法组合宽度 # 先处理变截面构件，寻找可配对的两两组合 # 这里简化处理，可能需要更复杂的逻辑 remaining = [] plate_width = 0 used_components = [] # 这里需要实现具体的组合逻辑，此处为示例伪代码 # 假设找到一对变截面构件，其宽度之和为1500或1800 for comp in components: if len(comp['宽度选项']) == 2: w1, w2 = comp['宽度选项'] # 寻找另一个变截面构件 for comp2 in components: if comp2['编号'] != comp['编号'] and len(comp2['宽度选项']) == 2: w3, w4 = comp2['宽度选项'] if w1 + w4 == 1500 or w1 + w4 == 1800: # 找到组合 plate_width = w1 + w4 used_components.append((comp, comp2)) # 减少数量 comp['数量'] -= 1 comp2['数量'] -= 1 break # 其他情况处理... # 记录板材信息 # 示例：假设找到一个组合 if used_components: comp1, comp2 = used_components[0] cutting_desc = f"{comp1['编号']}({comp1['宽度选项'][0]}), {comp2['编号']}({comp2['宽度选项'][1]})" results.append({ '厚度': thickness, '板宽': plate_width, '板长': plate_length, '板材数量': 1, '切割方式': cutting_desc }) # 处理剩余构件... # 创建结果DataFrame并保存 result_df = pd.DataFrame(results) result_df.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 这段代码只是一个示例框架，实际的组合逻辑需要更复杂的实现，包括处理数量、多种组合情况、利用率计算等。 由于时间和复杂度限制，可能需要使用更高效的算法或库，如binpacking，但需要处理二维问题（宽度和数量）。 此外，输出需要详细记录每个板材由哪些构件组成，包括数量和编号，这需要在组合时跟踪每个板材的构件使用情况。 综上，实际实现需要更详细的逻辑处理，包括： - 正确解析变截面宽度，并允许旋转组合。 - 按厚度和长度分组处理。 - 贪心或动态规划算法进行宽度组合，优先利用率高的板材宽度。 - 处理构件数量，分配多个板材直至数量耗尽。 - 生成详细的切割方式描述。 但由于时间和资源限制，可能需要采用简化的算法，并假设某些条件（如同一板材中的构件长度相同，变截面必须两两配对等）。 最终，用户可能需要根据实际需求调整代码逻辑，尤其是在组合算法部分，可能需要更优化的实现。</think>根据您的需求，我为您编写了一个基础版本的Python代码框架。由于排版算法涉及复杂的组合优化（类似二维装箱问题），这里提供核心逻辑和基础结构，您可以根据实际需求进行扩展。 ```python import pandas as pd from collections import defaultdict def parse_width(width_str): """解析宽度数据，返回可旋转的宽度列表""" if '*' in str(width_str): return sorted([int(x) for x in str(width_str).split('*')], reverse=True) return [int(width_str)] def calculate_utilization(widths, plate_width): """计算板材利用率""" return sum(widths) / plate_width def group_components(df): """按厚度和长度分组""" grouped = defaultdict(list) for _, row in df.iterrows(): key = (row['厚度'], row['长度']) grouped[key].append({ '编号': row['构件编号'], '宽度': parse_width(row['宽度']), '数量': row['数量'], '原始宽度': row['宽度'] }) return grouped def optimize_layout(components, plate_options=[1500, 1800]): """贪心算法进行排版优化""" results = [] for comp in components.copy(): while comp['数量'] > 0: best_plate = None max_utilization = 0 # 尝试所有板材规格 for plate_width in plate_options: current_width = 0 used = [] # 尝试组合当前构件 if any(w <= (plate_width - current_width) for w in comp['宽度']): selected_w = max([w for w in comp['宽度'] if w <= (plate_width - current_width)]) current_width += selected_w used.append((comp['编号'], selected_w)) comp['数量'] -= 1 # 尝试组合其他构件 for other in components: if other['数量'] <= 0 or other['编号'] == comp['编号']: continue if any(w <= (plate_width - current_width) for w in other['宽度']): selected_w = max([w for w in other['宽度'] if w <= (plate_width - current_width)]) current_width += selected_w used.append((other['编号'], selected_w)) other['数量'] -= 1 # 计算利用率 utilization = current_width / plate_width if utilization > max_utilization: max_utilization = utilization best_plate = (plate_width, used.copy()) if best_plate: results.append({ '板宽': best_plate[0], '组合': best_plate[1], '利用率': max_utilization }) return results def process_file(input_path, output_path): # 读取数据 df = pd.read_excel(input_path) # 数据预处理 grouped = group_components(df) final_results = [] # 处理每个分组 for (thickness, length), components in grouped.items(): plate_length = length + 20 # 优化排版 optimized = optimize_layout(components) # 生成结果 for plate in optimized: cutting_desc = " + ".join([f"{id}({w}mm)" for id, w in plate['组合']]) final_results.append({ '厚度': thickness, '板宽': plate['板宽'], '板长': plate_length, '板材数量': 1, # 实际需要根据数量计算 '切割方式': cutting_desc }) # 输出结果 result_df = pd.DataFrame(final_results) result_df.to_excel(output_path, index=False) # 使用示例 process_file('input.xlsx', 'output.xlsx') ``` 代码说明： 1. 输入输出：使用pandas处理Excel文件 2. 核心逻辑： - 按厚度和长度分组处理 - 优先使用1500mm规格板材 - 支持变截面旋转（通过宽度列表实现） - 包含基础利用率计算 3. 输出结果包含： - 板材规格 - 组合方式 - 切割明细 需要改进的方面： 1. 数量计算逻辑需要完善（目前每个板材数量固定为1） 2. 需要添加余量控制逻辑 3. 组合算法可优化为递归/回溯算法 4. 需要添加异常处理 5. 需要增加板材数量合并逻辑 建议在实际使用前进行以下测试： 1. 准备测试数据（包含普通和变截面构件） 2. 验证输出是否符合预期 3. 根据实际业务需求调整算法优先级 如果需要更复杂的组合优化算法实现，建议使用专业的运筹学库（如ortools）来实现二维装箱算法。