如何重新排列行（基于一个条件），然后将它们分组到5个元素的有限列表中，目标是最小的组数？

Question

我目前正在处理一个关于生产过程优化的项目，我遇到了一个问题，那就是

我有4种产品（A，B，C和D）在3种不同的颜色（绿色，蓝色，黄色），并得到订单与交货日期时，客户需要它直到。例如，请查看下表以获得更好的概述：

Product     Needs it till Date    Colour
   A            01.03.2018         Green
   A            15.03.2018         Blue
   B            12.03.2018         Yellow
   C            17.03.2018         Blue
   B            15.03.2018         Blue
   A            18.03.2018         Green
   D            07.03.2018         Yellow
   B            21.03.2018         Green
   C            23.03.2018        Yellow
   D            03.03.2018         Blue
   C            05.03.2018         Yellow
   B            17.03.2018         Blue
  ...              ...             ...

我每天最多能生产3种产品，一次只能生产a、B或D中的一种和C中的两种。例如，在给定的一天，我可以生产（a，B，C）或（a，C，D）或（C，C，D）等，但不能生产（a，a，C）或（B，D，D）等

首先，我根据交货日期对列进行排序，以便在客户需要时及时生产产品

然后，我需要对行重新排序，以便在连续的长期运行中使颜色变化最少

接下来有趣的部分，我想创建生产计划。为此，我需要创建最多3行的组。然而，我们的目标是以一种方式对它们进行分类和分组，即我们在持续的长期时间内对颜色变化的量最少（当然要记住客户需要的日期）

例如

坏：（黄，绿，蓝），（绿，黄，黄），（蓝，绿，绿）等。 最佳：（绿色，绿色，蓝色），（蓝色，蓝色，黄色），（黄色，黄色，蓝色）等

我从基础开始——我找到了一个可以帮助我的图书馆，那就是熊猫。我先按日期，然后按颜色对值进行排序

import pandas as pd
df = pd.read_excel('unsorted_orders.xlsx')
df = df.sort_values(['date', 'colour'])

我设法找出了如何将它们分成3行：

grouped = df
maxproduction = 3
grouped = [grouped[n:n+maxproduction] for n in range(0, len(grouped), maxproduction)]
print(grouped)

但我对其他任务完全迷茫了，即：

• 在给定的一天只生产A、B、D一次，并允许C在生产日生产两次（如有必要）

• 把他们分成最少的颜色变化在连续的长期运行，同时记住日期

我研究了纸浆，但我认为它可能不是最佳的图书馆。有人能给我指个方向吗