请教从采购销售数据, 得到剩余库存和库存成本(加权平均价)

请教各位老师,原数据表是采购和销售数据, 分别入库了2仓库, 我想得到最终的每个仓库的剩余数量和加权平均价, 用pandas 或 numpy,  等, 容易实现的任何方式都可以,  如何能得到最后的库存表
源数据表

类型	型号	数量	单价	仓库
采购	A	5	10	仓库1
采购	A	5	15	仓库1
采购	B	2	12	仓库1
采购	B	2	16	仓库1
采购	A	2	16	仓库2
销售	A	3		仓库1
销售	B	3		仓库1

结果:求剩余库存数量和库存成本(加权平均价)

型号	数量	加权平均价	仓库
A	7	13.08	仓库1
A	2	13.08	仓库2
B	1	14	仓库1

資料庫管理用SQL比較好

库存好做，但不知到你加权平均数怎么算。

1. import pandas as pd
   
2. df=pd.read_excel('text.xlsx')
   
3. def to_nag(x,y):
   
4.     if x=='销售':
   
5.         return -y
   
6.     else:
   
7.         return y
   
8. 
   
9. df['数量']=df.apply(lambda x:to_nag(x['类型'],x['数量']),axis=1)
   
10. df.groupby(['型号','仓库'])['数量'].sum().reset_index()
    

复制代码

我恰好需要有加权平均价的计算,   每个型号有自己的加权平均价,  比如型号A,  就是把采购A的每一行的 数量* 单价=金额,    采购A 的所有的金额求和  再除 数量的和,  就得到加权平均价,  
比如A的加权平均价= (5*10+5*15+2*16 ) / (5+5+2)=13.08

参考

1. import numpy as np
   
2. df.dropna(how='any',inplace=True)
   
3. grouped=df.groupby('型号')
   
4. get_wavg=lambda g: np.average(g['单价'],weights=g['数量'])
   
5. result=groupoed.apply(get_wavg).reset_index()
   

复制代码

纯粹是书上的列子
两个结果再merge一下就是你要的了。

老师,  仓库和型号组合在一起进行分组  ,   分组跟仓库也有关,   老师代码的结果2个价格是独立显示出来的  ,  没有型号和仓库等信息了,  我想最终得到结果的这种表格形式的dataframe,  代码如何写呢,  谢谢老师,

型号        数量        加权平均价        仓库
A        7        13.08        仓库1
A        2        13.08        仓库2
B        1        14        仓库1

result=pd.merge(result1,result2,on='型号',how='left')
剩下的自己整理。去看一下 利用python进行数据分析第二版 这本书，问题都是书里的例子。