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###コマンドから製品コードと数量を取得、最適メーター数を出力#####
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import numpy as np
import pandas as pd
#pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True)
miss_coefficient = 0.9
pd.set_option('display.max_rows', 1000)
pd.set_option('display.max_columns', 1000)
df1 = pd.read_csv('inputdate/order.csv',header=None)#入力データ読込部
df2 = pd.read_csv('basedate/number.csv',header=0,encoding="shift-jis")#データベース参照部
#仕入先,袋形状,コード,直近版番号,品名,2000m,4000m,6000m,8000m,10000m,12000m,14000m,16000m,18000m,20000m
df2 = df2.fillna(0)
#print(df2)#データべースチェック用
list_df = pd.DataFrame(columns=['仕入先','注文番号','袋形状','直近版番号','品名','注文数(手配数)','上り数量','手配m数'])

for i in range(len(df1)):
    code  = df1.loc[i, 0]#製品コード##int
    order = df1.loc[i, 1].astype(float)#数量←locで指定するとnumpyになる##float
    df3 = df2[df2['コード'] == str(code)].reset_index()#df3は製品コードに対応する行#行番号を0にして読込
    #print(df3)
    if df3.empty:
        print('注文番号',end="")
        print(code,end="")
        print('に合致する番号がデータベース上にありません！')
        continue
    #print(type(order))#<class 'numpy.float64'>
    #print(type(df3))###<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

    meter_list = [
        '2000m',
        '4000m',
        '6000m',
        '8000m',
        '10000m',
        '12000m',
        '14000m',
        '16000m',
        '18000m',
        '20000m',
    ]

    for meter in meter_list:
        num = df3.loc[0, meter]
        if num * miss_coefficient <= order:
            continue

        arrange_number = num.astype(int) # 上り数量
        arrange_meter = meter # 手配メーター数

        break

    #再度dateframeに組み込み
    tmp_se = pd.Series([
        (df3['仕入先'].to_string(name = False,index = False)).ljust(6),
        (df3['コード'].to_string(name = False,index = False)).ljust(4),
        (df3['袋形状'].to_string(name = False,index = False)).ljust(4),
        (df3['直近版番号'].to_string(name = False,index = False)).ljust(10),
        (df3['品名'].to_string(name = False,index = False)).ljust(25),
        str(order.astype(int)).center(10),#int
        str(arrange_number).center(10),
        str(arrange_meter).center(10)], index=list_df.columns )
    #実はSeriesは１次元の配列（ベクトル）なので縦とか横とか言う概念がないので、縦でも横でも同じことをさしているのだそうです
    list_df = list_df.append(tmp_se, ignore_index=True )
    #ここも要注意ポイントで、.append は戻り値で新しいインスタンスを返します。 なので、代入しなおしてください。
#print(list_df)#蓄積したリストを最後に表示
#得られたリストのソート
list_df = list_df.sort_values(['仕入先', '袋形状'], ascending=[False, False])
print(list_df)
list_df.to_csv("outputdate/result.csv", encoding="shift_jis")