如何构建库存盘点排程Python脚本？求思路指引

1. 先统一日期格式，打好基础 #

• 把Deadline和Proposed列转成datetime类型，方便后续日期比较、偏移计算：

  df[['Deadline', 'Proposed']] = df[['Deadline', 'Proposed']].apply(pd.to_datetime, format='%d %b')
  

• 提前生成合法日期池：把所有符合「非周末、非冻结期」的日期整理成有序列表，后续调整日期时直接从池子里取，避免重复判断合法性。

2. 处理「同一区域内地点不同天」约束 #

基于你已有的初始Proposed日期，按区域分组处理：

• 按Area分组，给每个区域维护一个已使用日期的集合
• 遍历区域内的每个地点，若当前Proposed日期已被同区域占用，就从合法日期池里找该地点截止日期之前、晚于当前日期的下一个合法日期，直到找到未被同区域占用的日期
• 核心伪代码：

  for area, group in df.groupby('Area'):
      used_dates = set()
      for idx, row in group.iterrows():
          current_date = row['Proposed']
          # 循环找符合条件的日期
          while current_date in used_dates or current_date >= row['Deadline']:
              # 从合法日期池取下一个更大的日期
              current_date = next(d for d in valid_dates if d > current_date)
          df.loc[idx, 'Proposed'] = current_date
          used_dates.add(current_date)
  

3. 处理「同一日期盘点次数不超过n次」约束 #

完成区域约束调整后，再处理每日次数限制：

• 先统计每日盘点次数：daily_counts = df['Proposed'].value_counts()
• 针对次数超标的日期，优先调整截止日期较晚的地点（给调整留更多空间），从合法日期池里找满足以下条件的候选日期：
  1. 早于该地点的截止日期
  2. 未被该地点所属区域占用
  3. 候选日期的当前盘点次数 <n
• 核心伪代码：

  n = 2  # 替换为你的阈值
  # 循环直到所有日期的计数都符合要求
  while (df['Proposed'].value_counts() > n).any():
      over_dates = df['Proposed'].value_counts()[lambda x: x > n].index
      for date in over_dates:
          # 优先调整截止日期晚的行
          rows_to_adjust = df[df['Proposed'] == date].sort_values('Deadline', ascending=False)
          for idx, row in rows_to_adjust.iterrows():
              if df['Proposed'].value_counts()[date] <= n:
                  break
              current_date = row['Proposed']
              # 遍历合法日期池找候选
              for candidate in valid_dates:
                  area_used_dates = df[df['Area'] == row['Area']]['Proposed'].values
                  if (candidate > current_date 
                      and candidate < row['Deadline']
                      and candidate not in area_used_dates
                      and df['Proposed'].value_counts().get(candidate, 0) < n):
                      df.loc[idx, 'Proposed'] = candidate
                      break
  

4. 优化建议 #

• 用bisect模块对有序的合法日期池做二分查找，替代遍历，提升大数据量下的调整效率
• 可以把「合法日期池」按截止日期分段，进一步缩小候选日期的查找范围

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Krystof Meier