[3. 엑셀 대신 파이썬: 재고찾기 프로그램] 사용한 코드와 설명

#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# In[1]:

#판다스를 불러온다.
import pandas as pd


# In[2]:

# 데이터의 모든 row를 보이게 한다. 이 설정을 안하면 생략하고 보여줌.
pd.set_option('display.max_rows', None)


# In[3]:

# 불러올 파일을 명시함
file = 'INV_CurrentStock.csv'


# In[4]:

# csv파일을 판다스의 데이타프레임으로 변환하여 반환.
df_csv_data = pd.read_csv(file)


# In[5]:

# df_new_data에 칼럼 Location과 Quantity를 삭제한 데이터프레임을 넣음
df_new_data = df_csv_data.drop(columns=['Location', 'Quantity'])


# In[6]:

# drop_duplicates()를 사용해서 중복되는 열을 삭제 후 Item, Description, Category 칼럼만 남김
df_new_data = df_new_data.drop_duplicates().filter(['Item','Description','Category'])


# In[7]:


# print(df_new_data)


# In[8]:

# 로케이션 칼럼인 Warehouse 인 row의 인덱스를 반환 
is_warehouse = df_csv_data['Location']=='Warehouse'


# In[9]:

# 로케이션 칼럼인 Display 인 row의 인덱스를 반환 
is_display = df_csv_data['Location']=='Display'


# In[10]:

# df_csv_data[is_warehouse]를 사용하여 칼럼에 웨어하우스 라고 적힌 열들을 얻어내고
# 필요한 정보인 Item 과 Quantity만 보이게 한다.
warehouse_qty = df_csv_data[is_warehouse].filter(['Item','Quantity'])


# In[11]:

# df_csv_data[is_display]를 사용하여 칼럼에 디스플레이 라고 적힌 열들을 얻어내고
# 필요한 정보인 Item 과 Quantity만 보이게 한다.
display_qty = df_csv_data[is_display].filter(['Item','Quantity'])


# In[12]:


# print(warehouse_qty)


# In[13]:

#df_new_data와 arehouse_qty합치기
marged_warehouse= pd.merge(df_new_data, warehouse_qty, how='left', left_on=['Item'], right_on=['Item'])


# In[14]:

#marged_warehouse와 display_qty를 합치고 중복되는 칼럼 이름에 왼쪽 _warehouse 오른쪽 _display를 달아줌
marged_data=pd.merge(marged_warehouse, display_qty, how='left', left_on=['Item'], right_on=['Item'], suffixes=('_warehouse', '_display'))


# In[15]:

# 이렇게 합쳤을때 데이터가 없는quantity_warehouse칼럼과 qauntity_display칼럼에
# NA라고 나오는데 fillan를 통해 0으로 바꿔준다.
na_to_zero_data = marged_data.fillna(dict(Quantity_warehouse=0, Quantity_display=0))


# In[16]:

# 웨어하우스에는 0개 이상, 디스플레이는 0개인 제품을 확인한다.
data = na_to_zero_data.loc[(non_to_zero_data['Quantity_warehouse'] > 0) & (non_to_zero_data['Quantity_display'] == 0)]

print(data)