基于DataFrame订单分组的工作日逆向推算工序起止日期问题

我们有一个包含多组订单的Pandas DataFrame，每组订单包含多个工序，每个工序对应LeadTime（工作日前置时间）。每组订单的最后一道工序已知起止日期（该工序LeadTime为0，起止日期一致）。需要为每组订单的前置工序逆向计算起止日期，规则如下：

• 某工序的Finish日期 = 下一道工序的Start日期（仅同订单组内生效）
• LeadTime按工作日计算，且工序的Start日期必须为工作日

初始DataFrame结构 #

Order   Process    LeadTime   Start         Finish
01      A          3          NaT           NaT
01      B          5          NaT           NaT
01      C          0          2023-11-30    2023-11-30
02      D          2          NaT           NaT
02      E          0          2023-12-13    2023-11-13
03      F          1          NaT           NaT
03      G          1          NaT           NaT
03      H          6          NaT           NaT
03      I          0          2023-11-21    2023-11-21
...     ...        ...        ...           ...

期望输出 #

Order   Process    LeadTime   Start         Finish
01      A          3          2023-11-20    2023-11-23
01      B          5          2023-11-23    2023-11-30
01      C          0          2023-11-30    2023-11-30
02      D          2          2023-12-08    2023-12-12
02      E          0          2023-12-12    2023-12-12
03      F          1          2023-11-09    2023-11-10
03      G          1          2023-11-10    2023-11-13
03      H          6          2023-11-13    2023-11-21
03      I          0          2023-11-21    2023-11-21
...     ...        ...        ...           ...

实现方案 #

依赖工具 #

需要用到pandas和pandas.tseries.offsets中的CustomBusinessDay（默认不含周末，如需自定义节假日可扩展）。

代码实现 #

import pandas as pd
from pandas.tseries.offsets import CustomBusinessDay

# 1. 数据预处理：转换日期格式，每组订单逆序排列（从最终工序往前计算）
df['Start'] = pd.to_datetime(df['Start'])
df['Finish'] = pd.to_datetime(df['Finish'])

# 按订单分组，每组内工序逆序（假设原数据工序为执行正序）
df = df.groupby('Order', group_keys=False).apply(lambda x: x.iloc[::-1].reset_index(drop=True))

# 2. 定义工作日偏移规则
bd = CustomBusinessDay()

# 3. 逆向计算各工序起止日期
for idx in range(1, len(df)):
    if df.iloc[idx]['Order'] == df.iloc[idx-1]['Order']:
        # 当前工序Finish日期 = 下一道工序的Start日期
        current_finish = df.iloc[idx-1]['Start']
        df.loc[df.index[idx], 'Finish'] = current_finish
        
        # 计算Start日期：往前推LeadTime个工作日
        lead_time = df.iloc[idx]['LeadTime']
        current_start = current_finish - lead_time * bd
        # 额外校验确保Start为工作日（理论上无需，但做冗余处理）
        if current_start.weekday() >= 5:
            current_start = current_start - bd * (current_start.weekday() - 4)
        df.loc[df.index[idx], 'Start'] = current_start

# 4. 恢复每组订单的工序正序
df = df.groupby('Order', group_keys=False).apply(lambda x: x.iloc[::-1].reset_index(drop=True))

# 输出结果
print(df)

代码说明 #

• 预处理：转换日期列格式并将每组订单工序逆序，确保从已知的最终工序开始逆向推导。
• 工作日偏移：CustomBusinessDay默认排除周末，如需加入法定节假日，可在初始化时传入holidays参数，例如CustomBusinessDay(holidays=[pd.to_datetime('2023-12-25')])。
• 逆向计算：遍历逆序后的订单组，按规则依次推导前置工序的起止日期。
• 恢复正序：计算完成后将每组工序恢复为原执行顺序。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Prmake