판 만들기:매월 소계의 미지급된 송장

Question 1

가 데이터 프레임는 다음과 같습니다.

df:

Index   AMOUNT_INVOICED  INVOICED_DATE    CLOSED_DATE
0         1443.62          2019-08-01        2019-09-04
1         3585.78          2019-08-03        2019-09-04
2         68276.25         2019-08-05        2019-09-04
3         19673.84         2019-09-10        2019-11-06
4         9119.40          2019-09-11        2019-10-07
...
700       9976.25          2021-09-01        2021-10-04
701       7273.84          2021-09-01        2021-11-14
702       3129.40          2021-10-04        2021-11-23

각 행을 나타내는 송장에 이미 지급,DF 포함되어 있으로 데이터 송장 날짜에 걸쳐서 2019-01 를 오늘입니다.

내가 하려는 일부에 대해 보고 매월 정기적으로 식별하는 방법을 많$뛰어난의 끝에 매달합니다.

내가 설정한 출력 df 보여주는 매월 첫 번째 이후의 송장 날짜 및 장소에 저장하는 합의 뛰어난 AR 월,그는 현재 다음과 같다:

                    Total Outstanding AR  
Month                                              
2019-08                     0
2019-09                     0 
2019-10                     0  
...
2021-09                     0  
2021-10                     0

궁극적으로 나가는 것 같이 출력하여 다음과 같은 모양이 됩니다:

                    Total Outstanding AR  
Month                                                                        
2019-08                     73,305.65 
2019-09                     28,793.24  
2019-10                     19673.84  
...
2021-09                     17,250.09  
2021-10                     10,403.24

총 뛰어난 AR 에서 온 것입 합산하는 금액이 청구를 위한 각달 청구되지 않은 닫힙니다.

예를 들어,2019-08 우리가 합계액이 청구에 대한 주먹 세 송장, 1443.62 + 3585.78 + 68276.25 = 73,305.65, 이러한 세 가지 청구서 왼쪽 무급의 끝에서습니다. 이 논리는 것을 계속할 때까지 청구서가 지불,하지만 송장에 기여하지 않은 뛰어난 AR 달이 지급됩니다.

누군가의 도움을 받을 수 있는 그 밖으로 이동하는 가장 좋은 방법은 만들기에 대한 나의 원하는 출력을 말합니다.

감사합니다!

Question 2

이해 당신이 무엇을 요청합니다.

import datetime
import pandas as pd
data = {
    'AMOUNT_INVOICED': [ 1443.62, 3585.78, 68276.25, 19673.84,
        9119.40, 9976.25, 7273.84, 3129.40 ],
    'INVOICED_DATE': [ '2019-08-01', '2019-08-03', '2019-08-05',
        '2019-09-10', '2019-09-11', '2021-09-01', '2021-09-01',
        '2021-10-04' ],
    'CLOSED_DATE': [ '2019-09-04', '2019-09-04', '2019-09-04',
         '2019-11-06', '2019-10-07', '2021-10-04', '2021-11-14',
         '2021-11-23' ]
}

df = pd.DataFrame(data)

dates = []
amounts = []
for year in range(2019,2022):
    for month in range(12):
        magic = '%04d-%02d-01' % (year,month+1)
        s1 = df[df['INVOICED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        s2 = df[df['CLOSED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        print("%s %10.2f %10.2f %10.2f" % (magic, s1,s2,s1-s2))
        dates.append( magic[:7] )
        amounts.append( s1-s2 )

newdf = pd.DataFrame(amounts, index=dates, columns=['Total Outstanding AR'])
print(newdf)

출력:

2019-01-01       0.00       0.00       0.00
2019-02-01       0.00       0.00       0.00
2019-03-01       0.00       0.00       0.00
2019-04-01       0.00       0.00       0.00
2019-05-01       0.00       0.00       0.00
2019-06-01       0.00       0.00       0.00
2019-07-01       0.00       0.00       0.00
2019-08-01       0.00       0.00       0.00
2019-09-01   73305.65       0.00   73305.65
2019-10-01  102098.89   73305.65   28793.24
2019-11-01  102098.89   82425.05   19673.84
2019-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-10-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-11-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-10-01  119348.98  102098.89   17250.09
2021-11-01  122478.38  112075.14   10403.24
2021-12-01  122478.38  122478.38       0.00
         Total Outstanding AR
2019-01                  0.00
2019-02                  0.00
2019-03                  0.00
2019-04                  0.00
2019-05                  0.00
2019-06                  0.00
2019-07                  0.00
2019-08                  0.00
2019-09              73305.65
2019-10              28793.24
2019-11              19673.84
2019-12                  0.00
2020-01                  0.00
2020-02                  0.00
2020-03                  0.00
2020-04                  0.00
2020-05                  0.00
2020-06                  0.00
2020-07                  0.00
2020-08                  0.00
2020-09                  0.00
2020-10                  0.00
2020-11                  0.00
2020-12                  0.00
2021-01                  0.00
2021-02                  0.00
2021-03                  0.00
2021-04                  0.00
2021-05                  0.00
2021-06                  0.00
2021-07                  0.00
2021-08                  0.00
2021-09                  0.00
2021-10              17250.09
2021-11              10403.24
2021-12                  0.00

Tim Roberts · Answer 1 · 2021-11-24T01:41:37

이해 당신이 무엇을 요청합니다.

import datetime
import pandas as pd
data = {
    'AMOUNT_INVOICED': [ 1443.62, 3585.78, 68276.25, 19673.84,
        9119.40, 9976.25, 7273.84, 3129.40 ],
    'INVOICED_DATE': [ '2019-08-01', '2019-08-03', '2019-08-05',
        '2019-09-10', '2019-09-11', '2021-09-01', '2021-09-01',
        '2021-10-04' ],
    'CLOSED_DATE': [ '2019-09-04', '2019-09-04', '2019-09-04',
         '2019-11-06', '2019-10-07', '2021-10-04', '2021-11-14',
         '2021-11-23' ]
}

df = pd.DataFrame(data)

dates = []
amounts = []
for year in range(2019,2022):
    for month in range(12):
        magic = '%04d-%02d-01' % (year,month+1)
        s1 = df[df['INVOICED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        s2 = df[df['CLOSED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        print("%s %10.2f %10.2f %10.2f" % (magic, s1,s2,s1-s2))
        dates.append( magic[:7] )
        amounts.append( s1-s2 )

newdf = pd.DataFrame(amounts, index=dates, columns=['Total Outstanding AR'])
print(newdf)

출력:

2019-01-01       0.00       0.00       0.00
2019-02-01       0.00       0.00       0.00
2019-03-01       0.00       0.00       0.00
2019-04-01       0.00       0.00       0.00
2019-05-01       0.00       0.00       0.00
2019-06-01       0.00       0.00       0.00
2019-07-01       0.00       0.00       0.00
2019-08-01       0.00       0.00       0.00
2019-09-01   73305.65       0.00   73305.65
2019-10-01  102098.89   73305.65   28793.24
2019-11-01  102098.89   82425.05   19673.84
2019-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-10-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-11-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-10-01  119348.98  102098.89   17250.09
2021-11-01  122478.38  112075.14   10403.24
2021-12-01  122478.38  122478.38       0.00
         Total Outstanding AR
2019-01                  0.00
2019-02                  0.00
2019-03                  0.00
2019-04                  0.00
2019-05                  0.00
2019-06                  0.00
2019-07                  0.00
2019-08                  0.00
2019-09              73305.65
2019-10              28793.24
2019-11              19673.84
2019-12                  0.00
2020-01                  0.00
2020-02                  0.00
2020-03                  0.00
2020-04                  0.00
2020-05                  0.00
2020-06                  0.00
2020-07                  0.00
2020-08                  0.00
2020-09                  0.00
2020-10                  0.00
2020-11                  0.00
2020-12                  0.00
2021-01                  0.00
2021-02                  0.00
2021-03                  0.00
2021-04                  0.00
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2021-10              17250.09
2021-11              10403.24
2021-12                  0.00

모 pandas 시퀀스,거기에 아마 방법을 실행하는 사람들의 총액은 하나 또는 두 개의 함수 호출이 없다. 나는 확실한 사람이 파이프습니다.
이것은 도움이 된다,하지만 그것이 나타납니다만 작동합니다. 나중에 개월이 더 높은 값보다 그들은 해야 합니다. 면 송장 폐쇄,그것은 제외해야에서 다음 달
죄송합니다,오타. I'll fix. 당신이 볼 수있는 현금 바로,나는 단지 저장 잘못된 열 df.

판 만들기:매월 소계의 미지급된 송장

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