本文小编为大家详细介绍“python应用实例分析”,内容详细,步骤清晰,细节处理妥当,希望这篇“python应用实例分析”文章能帮助大家解决疑惑,下面跟着小编的思路慢慢深入,一起来学习新知识吧。
站在用户的角度思考问题,与客户深入沟通,找到成华网站设计与成华网站推广的解决方案,凭借多年的经验,让设计与互联网技术结合,创造个性化、用户体验好的作品,建站类型包括:成都做网站、网站制作、企业官网、英文网站、手机端网站、网站推广、域名注册、雅安服务器托管、企业邮箱。业务覆盖成华地区。
在本季度中,求买合生元益生菌带动了多少奶粉新客
#naifen_vipflow.columns
ss1= naifen_vipflow[[ 'flow_no','shopid_cardid','item_name']].rename(columns={'item_name':'item_name_naifen'})
ss2 = ysj_vipflow[['flow_no','item_name']].rename(columns={'item_name':'item_name_ysj'})
flow_no_naifen_ysj= ss1.merge(ss2, on='flow_no') # 同时购买益生菌和奶粉的 订单 和会员
#flow_no_naifen_ysj
former_quarter_start_end=['2019-10-01 00:00:00','2020-01-01 00:00:00']
after_quarter_start_end=['2020-01-01 00:00:00','2020-04-01 00:00:00']
groupby_list_vip =['shopid_cardid','shopid_branch','段位']
groupby_list_branch=['shopid_branch','段位']
#naifen_vipflow.columns
#奶粉新客
#每个会员第一次购买 , 也就是 新客的流水
saleflow= naifen_vipflow
saleflow_first = saleflow.groupby(groupby_list_vip).oper_date.min().reset_index().rename(columns={'oper_date':'date_1st'})
# 挑选出 前面季度的新客
former_new =saleflow_first[(saleflow_first['date_1st']
pd.to_datetime(former_quarter_start_end[0]))] # 后一季度的新客 ,也就是本季度
after_new =saleflow_first[(saleflow_first['date_1st']
pd.to_datetime(after_quarter_start_end[0]))] #挑选出 后一季度的流水,也就是本季度
after_flow = saleflow[(saleflow['oper_date']
pd.to_datetime(after_quarter_start_end[0]))] ##后一季度新客中, 同时买了奶粉和益生菌的订单号
after_new_naifen_ysj= after_new.merge(flow_no_naifen_ysj)#.shopid_cardid.nunique()
整理为函数
def ysj_naifen_new(ysj_hsy_vipflow, naifen_vipflow, former_quarter_start_end=['2019-10-01 00:00:00','2020-01-01 00:00:00'] , after_quarter_start_end=['2020-01-01 00:00:00','2020-04-01 00:00:00'] , groupby_list_vip =['shopid_cardid','shopid_branch','段位']): """ 参数 : ysj_hsy_vipflow: 益生菌的会员流水 naifen_vipflow : 奶粉 会员流水 former_quarter_start_end:上一时间段的范围 after_quarter_start_end : 下一时间段的范围 groupby_list_vip : 会员级别的分组,包含在groupby() 中,即groupby(groupby_list_vip) """ ss1= naifen_vipflow[[ 'flow_no','shopid_cardid','item_name']].rename(columns={'item_name':'item_name_naifen'}) ss2 = ysj_vipflow[['flow_no','item_name']].rename(columns={'item_name':'item_name_ysj'}) flow_no_naifen_ysj= ss1.merge(ss2, on='flow_no') # 同时购买合生元益生菌和 奶粉的订单号 商品名称 saleflow= naifen_vipflow saleflow_first = saleflow.groupby(groupby_list_vip).oper_date.min().reset_index().rename(columns={'oper_date':'date_1st'}) # 挑选出 前面季度的新客 former_new =saleflow_first[(saleflow_first['date_1st']pd.to_datetime(former_quarter_start_end[0]))] # 后一季度的新客 after_new =saleflow_first[(saleflow_first['date_1st'] pd.to_datetime(after_quarter_start_end[0]))] #挑选出 后一季度的流水 after_flow = saleflow[(saleflow['oper_date'] pd.to_datetime(after_quarter_start_end[0]))] ##后一季度新客中, 买了奶粉和益生菌的 after_new_naifen_ysj= after_new.merge(flow_no_naifen_ysj)#.shopid_cardid.nunique() return after_new_naifen_ysj
对结果中的会员id 计数
读到这里,这篇“python应用实例分析”文章已经介绍完毕,想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会,如果想了解更多相关内容的文章,欢迎关注创新互联行业资讯频道。