我有多张桌子，就像-
表A-
| Seller | Date | sales |
|---|---|---|
| Ron | 1-Aug | 0 |
| Jon | 1-Aug | 2 |
| Kon | 1-Aug | 3 |
| Kat | 1-Aug | 2 |
| Mat | 1-Aug | 4 |
表B--
| Seller | Date | sales |
|---|---|---|
| Ron | 2-Aug | 0 |
| Jon | 2-Aug | 2 |
| Kon | 2-Aug | 3 |
| Kat | 2-Aug | 0 |
| Mat | 2-Aug | 4 |
表C--
| Seller | Date | sales |
|---|---|---|
| Ron | 3-Aug | 0 |
| Jon | 3-Aug | 2 |
| Kon | 3-Aug | 3 |
| Kat | 3-Aug | 0 |
| Mat | 3-Aug | 4 |
表D-
| Seller | Date | sales |
|---|---|---|
| Ron | 4-Aug | 0 |
| Jon | 4-Aug | 2 |
| Kon | 4-Aug | 3 |
| Kat | 4-Aug | 0 |
| Mat | 4-Aug | 4 |
我需要找到价值始终为零的卖家名单，比如-
RON-始终为零
另一个发现是-找到最近3个日期价值为零的卖家，例如-
在过go 的3次约会中，凯特都是零.在表A中，日期为1-8月的凯特有一定的价值.
创建一个这样的卖家名单.我在类似类型的表中有许多数据.
Note -个表格没有按日期排序.
首先需要创建DataFrame，将列转换为日期时间并进行排序:
L = [df1, df2, df3, df4]
df=pd.concat([x.set_index('Seller')['sales'].rename(x['Date'].iat[0]) for x in L], axis=1)
df.columns = pd.to_datetime('2023'+df.columns, format='%Y%d-%b')
df = df.sort_index(axis=1)
print (df)
2023-08-01 2023-08-02 2023-08-03 2023-08-04
Seller
Ron 0 0 0 0
Jon 2 2 2 2
Kon 3 3 3 3
Kat 2 0 0 0
Mat 4 4 4 4
然后测试0个值，如果所有值都匹配，则从索引中获取名称列表:
m = df.eq(0)
out1 = df.index[m.all(axis=1)].tolist()
print (out1)
['Ron']
并且仅用于测试最后3个零值:
N = 3
out2 = df.index[m.iloc[:, -N:].all(axis=1)].difference(out1).tolist()
print (out2)
['Kat']