跟踪两个数据集(或矩阵)之间的数据移动

Question

我有两个数据集，例如 7 月和 8 月的数据，每个数字表示下订单的数量。 我想比较两个集合之间的数据，并找出它们之间的任何差异。 主要可以有三个差异
a(= 订单取消(数字存在于左侧数据集中，而不是右侧数据集中(b( = 新订单(数字存在于右侧数据集中，但不存在于左侧数据集中(c( = 推迟顺序(两个数据集中都存在数字(但右侧数据集中的数字在以后的月份存在 M0(
d( = 预先存在(为了简化起见，我们将假设这不会发生(

July                       August              
TypeM09 M10 M11 M12     TypeM09 M10 M11 M12
A   0   1   2   0       A   0   1   2   0
B   1   0   0   0       B   0   0   1   0
C   1   2   0   0       C   0   1   0   0
D   1   2   2   0       D   1   0   0   2

注意 - 在上面的类型 D 中，数字 2 在 M10 和 M11 的左侧数据集上出现两次，在 M12 的右侧数据集上出现一次。由于程序从左到右检查数据，一旦程序拾取M10(在左侧数据集中(存在于M12(在右侧数据集中(，因此M11(左侧数据集中的数字实际上已被取消，因为没有更多的"空闲"数字可供它在右侧数据集中匹配。

程序应该读成这样

Type    M09                   M10                     M11            M12
A       -                     no change no change     -              -
B       postponement to M11   -                       -              -
C       postponement to M10   cancellation  -   -
D       no change             postponement to M11      cancellation  -

作为输出，我想实现这样的事情：

Type    Detail          Previous month  New month
x       Postponement    M07             M11
x       Postponement    M08             M12
y       Cancellation    M08             -
z       New order       -               M12

Answer 1

我仍然没有什么疑问，所以只能生成中间输出。 请为类型A，B，C，D提到的示例添加更多具有所需输出的说明

from collections import defaultdict
data_2dlist_1 = [
['Type', 'M09' ,'M10', 'M11', 'M12'],
['A' ,  0 , 1 , 2 , 0] ,     
['B' ,  1 , 0 , 0 , 0] ,     
['C' ,  1 , 2 , 0 , 0] ,     
['D' ,  1 , 2 , 2 , 0] ]
data_2dlist_2 =[
['Type', 'M09' ,'M10', 'M11', 'M12'],
['A', 0,   1,   2,   0],
['B', 0,   0,   1,   0],
['C', 0,   1,   0,   0],
['D', 1,   0,   0,   2]]
output_2d = [['Type', 'M09' ,'M10', 'M11', 'M12']]
final_output_2d = [['Type','Detail','Previous month'  ,'New month']]

for d1, d2 in zip(data_2dlist_1[1:],data_2dlist_2[1:]):
#print(d1,d2)
output_2d.append([d1[0]]) #new_type row creation
looked = defaultdict()
for i in range(1,len(d1),1):
if d1[i] == 0: 
output_2d[-1].append('-')
elif d1[i] == d2[i]:
output_2d[-1].append('no change')
elif d1[i] != 0: 
start = i+1
if d1[i] in looked:
start = looked[d1[i]] + 1
try:
found_at = d2.index(d1[i],start)
output_2d[-1].append('postponement to '+ str(data_2dlist_2[0][found_at]))
looked[d1[i]] = found_at
except ValueError: #not found 
output_2d[-1].append('cancellation')
elif d2[i] not in looked: #and d1[i] == 0
output_2d[-1].append('new order')
print(output_2d)
'''       
[['Type', 'M09', 'M10', 'M11', 'M12'],
['A', '-', 'no change', 'no change', '-'],
['B', 'postponement to M11', '-', '-', '-'],
['C', 'postponement to M10', 'cancellation', '-', '-'],
['D', 'no change', 'postponement to M12', 'cancellation', '-']]
'''