如何用pandas/Python实现符合先进先出规则的发货(Dispatch)列计算逻辑

实现逻辑 #

核心遵循「最早批次优先分配」规则，单商品总发货量严格不超过对应订单总量，具体逻辑如下：

• 所有批次先按生产日期/入库时间升序排序，确保更早批次先被分配
• 针对每类商品单独计算发货量，初始化剩余可发货额度=该商品总订单量
• 逐行遍历排序后的批次数据：
  • 剩余额度为0时，当前批次该商品发货量填0
  • 剩余额度>0时，当前批次发货量取「本批次该商品的可出库数量」和「剩余可发货额度」的较小值，同步扣减剩余额度

代码实现（Python Pandas示例，以BUN商品为例） #

import pandas as pd

# 示例数据，可替换为你的实际数据
# 假设数据列包含：批次ID、批次时间、商品类型、本批次可发量、总订单量
data = [
    ["P001", "2024-01-01", "BUN", 20, 60],
    ["P002", "2024-01-02", "BUN", 25, 60],
    ["P003", "2024-01-03", "BUN", 30, 60],
    ["P004", "2024-01-04", "BUN", 15, 60]
]
df = pd.DataFrame(data, columns=["batch_id", "batch_date", "sku", "available_qty", "total_order_qty"])

# 按批次时间升序排序，保证早批次优先
df = df.sort_values("batch_date").reset_index(drop=True)

remaining = df.loc[0, "total_order_qty"]
dispatch_list = []

for idx, row in df.iterrows():
    if remaining <= 0:
        dispatch = 0
    else:
        dispatch = min(row["available_qty"], remaining)
        remaining -= dispatch
    dispatch_list.append(dispatch)

df["Dispatch"] = dispatch_list
print(df)

输出示例 #

可以看到BUN的Dispatch列总和为20+25+15=60，刚好等于总订单量，且优先分配了更早的批次。

效果示例图 #

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sumanth1601