Pandas: Crear mensual de los subtotales de las facturas impagadas

Question 1

Tengo un dataframe que se parece a esto:

df:

Index   AMOUNT_INVOICED  INVOICED_DATE    CLOSED_DATE
0         1443.62          2019-08-01        2019-09-04
1         3585.78          2019-08-03        2019-09-04
2         68276.25         2019-08-05        2019-09-04
3         19673.84         2019-09-10        2019-11-06
4         9119.40          2019-09-11        2019-10-07
...
700       9976.25          2021-09-01        2021-10-04
701       7273.84          2021-09-01        2021-11-14
702       3129.40          2021-10-04        2021-11-23

Cada fila representa una factura que ya ha sido pagada, el DF incluye datos con facturado fechas que abarca desde 2019-01 a día de hoy.

Estoy tratando de hacer algunos informes sobre una base mensual para identificar cuánto $ era pendientes al final de cada mes.

He configurado una salida de df que muestra cada mes, desde la primera fecha de la factura, y un lugar para almacenar la suma de los pendientes de AR para el mes, que actualmente se ve como esto:

                    Total Outstanding AR  
Month                                              
2019-08                     0
2019-09                     0 
2019-10                     0  
...
2021-09                     0  
2021-10                     0

En última instancia, me gustaría que la salida se verá algo como esto:

                    Total Outstanding AR  
Month                                                                        
2019-08                     73,305.65 
2019-09                     28,793.24  
2019-10                     19673.84  
...
2021-09                     17,250.09  
2021-10                     10,403.24

Total Pendiente de AR vendría de sumar el importe de la factura de cada mes en la factura no se ha cerrado.

Por ejemplo, en 2019-08 le suma la cantidad facturada por el puño de tres facturas, 1443.62 + 3585.78 + 68276.25 = 73,305.65, ya que estos tres facturas que quedaron pendientes de pago al final del mes de agosto. Esta lógica se mantendría hasta que la factura se paga, pero la factura no contribuye a la excelente AR para el mes que se paga.

Alguien me puede ayudar a averiguar la mejor manera de ir sobre la creación de mi salida deseada?

GRACIAS!

Question 2

Esto debe hacer lo que le pida.

import datetime
import pandas as pd
data = {
    'AMOUNT_INVOICED': [ 1443.62, 3585.78, 68276.25, 19673.84,
        9119.40, 9976.25, 7273.84, 3129.40 ],
    'INVOICED_DATE': [ '2019-08-01', '2019-08-03', '2019-08-05',
        '2019-09-10', '2019-09-11', '2021-09-01', '2021-09-01',
        '2021-10-04' ],
    'CLOSED_DATE': [ '2019-09-04', '2019-09-04', '2019-09-04',
         '2019-11-06', '2019-10-07', '2021-10-04', '2021-11-14',
         '2021-11-23' ]
}

df = pd.DataFrame(data)

dates = []
amounts = []
for year in range(2019,2022):
    for month in range(12):
        magic = '%04d-%02d-01' % (year,month+1)
        s1 = df[df['INVOICED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        s2 = df[df['CLOSED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        print("%s %10.2f %10.2f %10.2f" % (magic, s1,s2,s1-s2))
        dates.append( magic[:7] )
        amounts.append( s1-s2 )

newdf = pd.DataFrame(amounts, index=dates, columns=['Total Outstanding AR'])
print(newdf)

Salida:

2019-01-01       0.00       0.00       0.00
2019-02-01       0.00       0.00       0.00
2019-03-01       0.00       0.00       0.00
2019-04-01       0.00       0.00       0.00
2019-05-01       0.00       0.00       0.00
2019-06-01       0.00       0.00       0.00
2019-07-01       0.00       0.00       0.00
2019-08-01       0.00       0.00       0.00
2019-09-01   73305.65       0.00   73305.65
2019-10-01  102098.89   73305.65   28793.24
2019-11-01  102098.89   82425.05   19673.84
2019-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-10-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-11-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-10-01  119348.98  102098.89   17250.09
2021-11-01  122478.38  112075.14   10403.24
2021-12-01  122478.38  122478.38       0.00
         Total Outstanding AR
2019-01                  0.00
2019-02                  0.00
2019-03                  0.00
2019-04                  0.00
2019-05                  0.00
2019-06                  0.00
2019-07                  0.00
2019-08                  0.00
2019-09              73305.65
2019-10              28793.24
2019-11              19673.84
2019-12                  0.00
2020-01                  0.00
2020-02                  0.00
2020-03                  0.00
2020-04                  0.00
2020-05                  0.00
2020-06                  0.00
2020-07                  0.00
2020-08                  0.00
2020-09                  0.00
2020-10                  0.00
2020-11                  0.00
2020-12                  0.00
2021-01                  0.00
2021-02                  0.00
2021-03                  0.00
2021-04                  0.00
2021-05                  0.00
2021-06                  0.00
2021-07                  0.00
2021-08                  0.00
2021-09                  0.00
2021-10              17250.09
2021-11              10403.24
2021-12                  0.00

Tim Roberts · Answer 1 · 2021-11-24T01:41:37

Esto debe hacer lo que le pida.

import datetime
import pandas as pd
data = {
    'AMOUNT_INVOICED': [ 1443.62, 3585.78, 68276.25, 19673.84,
        9119.40, 9976.25, 7273.84, 3129.40 ],
    'INVOICED_DATE': [ '2019-08-01', '2019-08-03', '2019-08-05',
        '2019-09-10', '2019-09-11', '2021-09-01', '2021-09-01',
        '2021-10-04' ],
    'CLOSED_DATE': [ '2019-09-04', '2019-09-04', '2019-09-04',
         '2019-11-06', '2019-10-07', '2021-10-04', '2021-11-14',
         '2021-11-23' ]
}

df = pd.DataFrame(data)

dates = []
amounts = []
for year in range(2019,2022):
    for month in range(12):
        magic = '%04d-%02d-01' % (year,month+1)
        s1 = df[df['INVOICED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        s2 = df[df['CLOSED_DATE'] < magic]['AMOUNT_INVOICED'].sum()
        print("%s %10.2f %10.2f %10.2f" % (magic, s1,s2,s1-s2))
        dates.append( magic[:7] )
        amounts.append( s1-s2 )

newdf = pd.DataFrame(amounts, index=dates, columns=['Total Outstanding AR'])
print(newdf)

Salida:

2019-01-01       0.00       0.00       0.00
2019-02-01       0.00       0.00       0.00
2019-03-01       0.00       0.00       0.00
2019-04-01       0.00       0.00       0.00
2019-05-01       0.00       0.00       0.00
2019-06-01       0.00       0.00       0.00
2019-07-01       0.00       0.00       0.00
2019-08-01       0.00       0.00       0.00
2019-09-01   73305.65       0.00   73305.65
2019-10-01  102098.89   73305.65   28793.24
2019-11-01  102098.89   82425.05   19673.84
2019-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-10-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-11-01  102098.89  102098.89       0.00
2020-12-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-01-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-02-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-03-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-04-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-05-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-06-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-07-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-08-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-09-01  102098.89  102098.89       0.00
2021-10-01  119348.98  102098.89   17250.09
2021-11-01  122478.38  112075.14   10403.24
2021-12-01  122478.38  122478.38       0.00
         Total Outstanding AR
2019-01                  0.00
2019-02                  0.00
2019-03                  0.00
2019-04                  0.00
2019-05                  0.00
2019-06                  0.00
2019-07                  0.00
2019-08                  0.00
2019-09              73305.65
2019-10              28793.24
2019-11              19673.84
2019-12                  0.00
2020-01                  0.00
2020-02                  0.00
2020-03                  0.00
2020-04                  0.00
2020-05                  0.00
2020-06                  0.00
2020-07                  0.00
2020-08                  0.00
2020-09                  0.00
2020-10                  0.00
2020-11                  0.00
2020-12                  0.00
2021-01                  0.00
2021-02                  0.00
2021-03                  0.00
2021-04                  0.00
2021-05                  0.00
2021-06                  0.00
2021-07                  0.00
2021-08                  0.00
2021-09                  0.00
2021-10              17250.09
2021-11              10403.24
2021-12                  0.00

Como con todos los pandas secuencias, probablemente, hay una manera de hacer esas sumas en uno o dos llamadas a la función sin un bucle. Estoy seguro de que alguien va a tubería de hasta.
esto es útil, pero parece ser sólo de trabajo para el primer mes. los meses más tarde tienen un valor más alto de lo que deberían. una vez que la factura está cerrado, debe ser excluido de los siguientes meses
Ups, error tipográfico. Voy a arreglar. Se puede ver que la columna de la derecha se fue a la derecha, se me acaba de salvar la columna incorrecta para el df.

Pandas: Crear mensual de los subtotales de las facturas impagadas

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