如何按Name/UPC相同条件生成库存汇总Total列？

直接用pandas的分组+transform方法就能实现你的需求，不用复杂的if条件，代码简单高效：

步骤示例 #

1. 导入pandas并构造模拟库存数据

import pandas as pd

# 模拟你的库存条目：Name为商品名，UPC为条码，subTotal为单条采购的小计数量
df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Febreze", "Febreze", "健怡可乐六连包", "健怡可乐六连包"],
    "UPC": ["12345", "12345", "67890", "67890"],
    "subTotal": [12, 12, 12, 12]
})

2. 按分组键计算总库存并映射回原表

# 按UPC分组汇总subTotal，生成Total列（每一行都会显示对应商品的总库存）
df["Total"] = df.groupby("UPC")["subTotal"].transform("sum")

# 若想按Name分组统计，只需把上面的"UPC"替换成"Name"
# df["Total"] = df.groupby("Name")["subTotal"].transform("sum")

3. 最终输出结果示例

Name    UPC  subTotal  Total
0      Febreze  12345        12     24
1      Febreze  12345        12     24
2  健怡可乐六连包  67890        12     24
3  健怡可乐六连包  67890        12     24

这样不管有多少条同商品的采购记录，每一行都会显示该商品的累计总库存数量，完全匹配你的需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bData