如何将Pandas DataFrame值除以对应数据集值求解CVRP所需车辆数

错误原因 #

两次报错的核心原因是列名匹配错误，同时缺少向上取整逻辑：

• 第一次写法中data["transportation_data"]["vehicle_capacity"][x]的x是按行遍历的整行Series，不能直接作为字典的key，所以报unhashable type: 'Series'错误
• 第二次写法尝试调用x.Vehicles和x.Quantity_Employed，但你的实际列名是Vehicle（无末尾s）和Quantity of Goods，对应属性不存在，因此报错

解决方案 #

首先提前提取车辆容量字典，避免重复索引提升效率，两种实现方式可选：

方式1：apply写法（逻辑直观，适合小数据量） #

import math

capacity_dict = data["transportation_data"]["vehicle_capacity"]
df["required_vehicles"] = df.apply(
    lambda row: math.ceil(row["Quantity of Goods"] / capacity_dict[row["Vehicle"]]),
    axis=1
)

方式2：向量化写法（性能更高，适合万行以上大数据量） #

import numpy as np

capacity_dict = data["transportation_data"]["vehicle_capacity"]
# 先匹配每个车型对应的容量
df["vehicle_capacity"] = df["Vehicle"].map(capacity_dict)
# 计算后向上取整转整数
df["required_vehicles"] = np.ceil(df["Quantity of Goods"] / df["vehicle_capacity"]).astype(int)

运行后得到的required_vehicles列结果如下：

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