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希望有人可以帮助我解决这 6 个小时的持续头痛问题。我正在尝试使用 Pandas 将购买历史记录中的行与销售历史记录中的行配对。

我们收到仓库的进货与发货的销售订单之间存在一对多的关系。在 pandas 中，我遍历销售行，找到它所属的采购行，然后将采购行标识符分配给销售行。

6 小时头痛是为数据框项分配新值的简单案例（我认为这是正确的 chargon，单元格将是 excel 中使用的相应术语）。我已经阅读了调用副本和视图之间的区别，我 99,99999% 确信这不是问题。

在使用超过 1000 次试验（ipython 计算提示）和打印命令后，我将故障代码的问题缩小到这一行，无论我如何编写它，都无法按预期工作

InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)

如果感兴趣，该行是下面代码的一部分。我试过用各种不同的方式来理解这条线，但都无济于事。我不能，为我的一生为该项目分配一个价值。其他失败的尝试：

InnkjopHisto['Rest'][InnkjoptAntall.index.values[0] = np.float64(0)
InnkjopHisto.loc[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)

我也尝试分配各种对象类型，看看这是否是问题所在，但似乎不是。谢谢你看我的问题

for salgslinje in SalgsHisto.iterrows():    
    if (salgslinje[0] == 599):
        referanseIDer = DFAllok[(DFAllok['OrderCopyNo'] == salgslinje[1]['OrderNo']) & (DFAllok['ArticleNo'] == salgslinje[1]['ArticleNo'])&(DFAllok['Brukt'] == 'ikke')]['ReferenceID']
        if len(referanseIDer) > 0:
             for Alloknummer in referanseIDer.iteritems():
                InnkjoptAntall = InnkjopHisto[InnkjopHisto['Rest'] > 0]
                InnkjoptAntall = InnkjoptAntall[(InnkjoptAntall['OrderNo'] == Alloknummer[1])&(InnkjoptAntall['ArticleNo'] == salgslinje[1]['ArticleNo'])]['Rest']
                if len(InnkjoptAntall) > 0 :
                    differanse = InnkjoptAntall.values[0] + salgslinje[1]['Quantity']
                    if differanse == np.float64(0):
                        InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], ['Rest']] = np.float64(0)
                        DFAllok.ix[Alloknummer[0], ['Brukt']] = 'Brukt'
                        SalgsHisto['KorresponderendeInnkjop'][salgslinje[0]] = InnkjopHisto.ix[InnkjoptAntall.index.values[0], 'UnikID']
                break

编辑：回答杰夫的评论，这里有一些进一步的信息：

InnkjopHisto.head()

     SubGroupNo  OrderNo    ArticleNo   Created         Quantity      UnikID      Rest
0    0               801606         101575   2011-09-27 08:10:12     1260    0   1260
1    100102          800157         100113   2011-04-04 13:55:13     2040    1   2040
2    100102          800158         101124   2011-04-04 13:20:01     1330    2   1330
3    100102          800170         100124   2011-04-04 08:38:50     1065    3   1065
4    100102          800216         101124   2011-04-07 13:22:18     1129    4   1129


InnkjopHisto.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 5758 entries, 0 to 5763
Data columns (total 7 columns):
SubGroupNo    5758  non-null values
OrderNo       5758  non-null values
ArticleNo     5758  non-null values
Created       5758  non-null values
Quantity      5758  non-null values
UnikID        5758  non-null values
Rest          5758  non-null values
dtypes: float64(2), int64(4), object(1)


pd.__version__
'0.11.0'
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