Всего нубов здесь просто пытается что-то сделать в Python. Я надеюсь, что это понятно, пожалуйста, извините за неизбежность того, что я, вероятно, не использую правильные термины (noob, помните). Я использую Jupyter Notebook и Python 3.6.
Я пытаюсь сравнить инвентаризационный список предметов "перечисление.csv" со списком поставщиков "vendors.csv". Я пытаюсь подсчитать комиссию Продавца как стоимость. Сравнение инвентарного листа со списком поставщиков. Не все поставщики в листе инвентаря перечислены в листе vendors.csv, через который я прошел, и убедитесь, что они одинаково написаны, хотя и те, которые есть. Мой код выглядит правильно, чтобы получить желаемый результат нового столбца с именем «Cost1»?
import pandas as pd
import numpy as np
dfi = pd.read_csv('listing.csv', encoding="ISO-8859-1")
dfv = pd.read_csv('vendors.csv', encoding="ISO-8859-1")
vendori=dfi['Vendor']
vendorv=dfv['Vendor']
def calculate_cost(commission):
cost = vendori-(vendori*dfv['Percentage'])
for item_cost in vendori:
if vendori == vendorv:
calculate_cost
return cost
elif vendori != vendorv:
dfi['Cost']
dfi['Cost1']=dfi.commission.apply(cost)
То, что я пытаюсь сделать, это взять строку Vendor и Compare to Vendor.CSV и вычислить сумму их комиссии, чтобы скорректировать строку cost1 в инвентарном листе.
ValueError Traceback (most recent call last)
cell_name in async-def-wrapper()
c:\users\andrew\appdata\local\programs\python\python36\lib\site-
packages\pandas\core\ops.py in wrapper(self, other, axis)
1188
1189 elif isinstance(other, ABCSeries) and not
self._indexed_same(other):
-> 1190 raise ValueError("Can only compare identically-labeled "
1191 "Series objects")
1192
ValueError: Can only compare identically-labeled Series objects