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。

如果您有任何关于这段代码的问题或需要进一步的帮助，请随时提问。

相关问题

import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')

这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象，代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中，则可以直接使用文件名而不需要路径。例如，如果文件名为 `data.xlsx`，则可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')

这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。

import pandas as pd df = pd.read_excel('京津冀红色.xlsx') print(df)

这是一个使用 Pandas 库读取 Excel 文件并打印数据的 Python 代码。`import pandas as pd` 是导入 Pandas 库并给它起了一个别名 `pd`。`pd.read_excel('京津冀红色.xlsx')` 是读取名为 `京津冀红色.xlsx` 的 Excel 文件并将数据存储在一个名为 `df` 的 Pandas DataFrame 对象中。`print(df)` 是将 DataFrame 对象的内容打印出来。您需要告诉我您对这段代码的具体问题，我才能为您提供更详细的解答。