如何用Pandas按条件计算库存加权平均成本(WAC)并汇总

核心思路 #

由于WAC的计算依赖同产品上一笔交易的结果，属于状态依赖型计算，无法直接用cumsum这类向量化函数实现，需要按Product ID分组后逐行迭代计算。我们可以用groupby().apply()结合自定义函数来处理每组内的逻辑。

步骤1：构造示例数据（可替换为你的真实数据） #

import pandas as pd

data = {
    'Product ID': ['A', 'A', 'A', 'B', 'B'],
    'Initial stock': [10, 15, 20, 5, 8],
    'Initial unit cost': [100, 100, 105, 200, 200],
    'Reference': ['Purch.', 'Sale', 'Purch.', 'Sale', 'Purch.'],
    'Quantity': [5, -3, 4, -2, 3],
    'Unit cost': [110, None, 120, None, 210],
    'Current stock': [15, 12, 16, 3, 6]
}

df = pd.DataFrame(data)

步骤2：定义WAC计算函数 #

针对每个产品的分组数据，严格按照你给出的规则逐行计算WAC：

def calculate_wac(group):
    # 重置分组内索引，确保从0开始迭代
    group = group.reset_index(drop=True)
    wac_values = []
    
    for idx in range(len(group)):
        if idx == 0:
            # 处理首行逻辑
            if group.loc[idx, 'Reference'] == 'Purch.':
                wac = (group.loc[idx, 'Initial stock'] * group.loc[idx, 'Initial unit cost'] + 
                       group.loc[idx, 'Quantity'] * group.loc[idx, 'Unit cost']) / group.loc[idx, 'Current stock']
            else:
                wac = group.loc[idx, 'Initial unit cost']
        else:
            # 处理后续行逻辑
            if group.loc[idx, 'Reference'] == 'Purch.':
                wac = (group.loc[idx-1, 'Current stock'] * wac_values[idx-1] + 
                       group.loc[idx, 'Quantity'] * group.loc[idx, 'Unit cost']) / group.loc[idx, 'Current stock']
            else:
                wac = wac_values[idx-1]
        wac_values.append(wac)
    
    group['WAC'] = wac_values
    return group

步骤3：分组计算WAC #

将函数应用到每个产品分组：

df_with_wac = df.groupby('Product ID').apply(calculate_wac).reset_index(drop=True)

步骤4：按产品汇总最终结果 #

提取每个产品最后一笔交易的Current stock和WAC作为最终汇总：

summary_df = df_with_wac.groupby('Product ID').agg(
    Final_Current_Stock=('Current stock', 'last'),
    Final_WAC=('WAC', 'last')
).reset_index()

关键注意事项 #

1. 交易顺序：如果你的原始数据没有按交易发生顺序排列，一定要在calculate_wac函数中先对分组数据排序（比如添加group = group.sort_values('交易时间列')），否则计算结果会完全错误。
2. 空值处理：销售记录的Unit cost可以为空，因为代码逻辑中不会用到这部分值。
3. 精度控制：如果需要保留特定小数位数，可以在计算后用round()处理，比如wac = round(wac, 2)。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者cmoreno98