import pandas as pd df = pd.read_excel('STOCKS.XLSX') dic1 = {'44671': {'S': 500, 'M': 700, 'L': 800, 'XL': 700, '2XL': 500}} dic2 = {'2128': {'S': 300, 'M': 300, 'L': 500, 'XL': 300, '2XL': 300}} kh = set() for kh, stock in dic1.items(): for size, qty in stock.items(): for i in range(len(df['款号'])): # {df['款号'][i].astype('str'):{df['尺码'][i].astype('str'):df['库存数'][i].astype('int')}} while kh == df['款号'].astype('str')[i] and size == df['尺码'].astype('str')[i]: if df['库存数'][i].astype('int') < qty: df['下单数量'] = qty - df['库存数'][i].astype('int') else: df['下单数量'] = 0 print(df)

这段代码是用来处理一个库存管理的问题。它首先导入了pandas库，并读取了一个名为'STOCKS.XLSX'的Excel文件。然后，它定义了两个字典(dic1和dic2)来表示不同款号的库存信息。

接下来，代码通过遍历字典中的款号和尺码，与Excel文件中的数据进行匹配。当款号和尺码匹配时，它会判断库存数是否小于所需数量。如果小于所需数量，则计算出需要下单的数量，并将其存储在DataFrame中的'下单数量'列中。如果库存数大于或等于所需数量，则将'下单数量'设为0。

最后，代码打印出DataFrame(df)。但是需要注意的是，这段代码存在一些问题。在每次循环时，它都会更新整个DataFrame的'下单数量'列，而不是仅更新对应行的值。此外，由于循环嵌套较多，可能会导致性能问题。

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