Python计算 库存周转率 定义：近30天优惠后销售小计金额/近30天平均自营库存可用金额 要求：计算总库存周转率并遍历计算以下维度的任意组合的库存周转率：['品牌分组', '监控系列', '系列', '产品分级', '小类']

好的，下面我将介绍一下Python如何计算库存周转率并进行维度分析。

首先，我们需要获取数据，这里假设我们已经得到了近30天的销售数据和库存数据，并存储在sales和stock两个DataFrame中。其中，sales包含了销售日期、销售金额等信息；stock包含了库存日期、库存金额等信息。

接下来，我们可以按照以下步骤进行计算：

1. 计算近30天优惠后销售小计金额

import pandas as pd

# 获取近30天的销售数据
sales_data = sales[(sales['销售日期'] >= '2022-01-01') & (sales['销售日期'] <= '2022-01-30')]

# 计算销售小计金额
sales_amount = sales_data['优惠后销售小计金额'].sum()

2. 计算近30天平均自营库存可用金额

# 获取近30天的库存数据
stock_data = stock[(stock['库存日期'] >= '2022-01-01') & (stock['库存日期'] <= '2022-01-30')]

# 计算平均库存可用金额
stock_amount = stock_data['自营库存可用金额'].mean()

3. 计算总库存周转率

# 计算总库存周转率
inventory_turnover = sales_amount / stock_amount

4. 计算维度分析的库存周转率

# 按照['品牌分组', '监控系列', '系列', '产品分级', '小类']的维度分组
grouped_data = sales_data.groupby(['品牌分组', '监控系列', '系列', '产品分级', '小类'])['优惠后销售小计金额'].sum()

# 将分组结果转换为DataFrame，并重置索引
grouped_df = pd.DataFrame(grouped_data).reset_index()

# 合并库存数据
grouped_df = pd.merge(grouped_df, stock_data, on=['品牌分组', '监控系列', '系列', '产品分级', '小类'], how='left')

# 计算库存周转率
grouped_df['库存周转率'] = grouped_df['优惠后销售小计金额'] / grouped_df['自营库存可用金额']

# 输出结果
print(grouped_df)

以上就是Python计算库存周转率并进行维度分析的代码，希望能对您有所帮助。