shop data.csv 根据以上数据,统计每个省份的有效完成率(有效完成率=有效完成单数/接单总数)

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件并进行统计计算，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取csv文件
df = pd.read_csv('shop data.csv')

# 计算每个省份的接单总数和有效完成单数
df_province = df.groupby('省份').agg({'接单总数': 'sum', '有效完成单数': 'sum'})

# 计算每个省份的有效完成率
df_province['有效完成率'] = df_province['有效完成单数'] / df_province['接单总数']

# 输出每个省份的有效完成率
print(df_province['有效完成率'])

运行以上代码，即可输出每个省份的有效完成率。

相关问题

使用Scala版的flink根据shop_data.csv文件数据，统计每个省份的有效完成率（有效完成率=有效完成单数/接单总数）。

首先，我们需要读取 `shop_data.csv` 文件，并将其转换成 Flink 的数据流。可以使用以下代码实现：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time

case class ShopData(province: String, orderNum: Int, validOrderNum: Int)

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

val shopDataStream: DataStream[ShopData] = env.readTextFile("path/to/shop_data.csv")
  .map(line => {
    val fields = line.split(",")
    ShopData(fields(0), fields(1).toInt, fields(2).toInt)
  })

接下来，我们可以使用 Flink 的流处理操作来对数据进行统计。我们可以使用 `keyBy` 方法将数据按省份分组，然后使用 `window` 方法将每个省份的数据按时间窗口划分。最后，我们可以使用 `reduce` 方法来计算每个省份的有效完成率。

val resultDataStream: DataStream[(String, Double)] = shopDataStream
  .keyBy(_.province)
  .timeWindow(Time.minutes(10))
  .reduce((s1, s2) => {
    val orderNum = s1.orderNum + s2.orderNum
    val validOrderNum = s1.validOrderNum + s2.validOrderNum
    ShopData(s1.province, orderNum, validOrderNum)
  })
  .map(s => (s.province, s.validOrderNum.toDouble / s.orderNum.toDouble))

resultDataStream.print()

上述代码中，我们使用了 10 分钟的时间窗口来计算每个省份的有效完成率。你可以根据实际情况来调整时间窗口大小。最后，我们将结果打印出来。

使用Scala版flink根据shop_data.csv数据，统计每个每个商铺的有效完成率（有效完成率=有效完成单数/接单总数）

假设shop_data.csv文件中包含以下列：订单编号、商铺名称、订单状态（已接单、已完成、已取消等）、下单时间等。

首先，我们需要创建Flink流处理环境：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._

val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

然后，读取CSV文件并将其转换为DataStream：

val dataStream = env.readTextFile("path/to/shop_data.csv")
  .map(line => {
    val fields = line.split(",")
    val shopName = fields(1)
    val orderStatus = fields(2)
    (shopName, orderStatus)
  })

接下来，我们需要使用keyBy操作将数据流按商铺名称进行分组，并使用window操作将数据流划分为窗口：

val windowedStream = dataStream
  .keyBy(_._1)
  .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))) // 每10分钟统计一次

然后，我们可以使用reduce操作计算每个商铺的接单总数和有效完成单数：

val resultStream = windowedStream.reduce((a, b) => {
  val shopName = a._1
  val totalOrders = a._2.size + b._2.size
  val completedOrders = a._2.count(_ == "已完成") + b._2.count(_ == "已完成")
  (shopName, totalOrders, completedOrders)
})

最后，计算每个商铺的有效完成率并输出结果：

val output = resultStream.map(data => {
  val shopName = data._1
  val totalOrders = data._2
  val completedOrders = data._3
  val completionRate = completedOrders.toDouble / totalOrders.toDouble
  s"$shopName 的有效完成率为：${completionRate * 100}%"
})

output.print()

完整代码如下：

import org.apache.flink.streaming.api.scala._
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.time.Time
import org.apache.flink.streaming.api.windowing.windows.TimeWindow
import org.apache.flink.streaming.api.scala.function.WindowFunction
import org.apache.flink.util.Collector

object ShopCompletionRate {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment

    val dataStream = env.readTextFile("path/to/shop_data.csv")
      .map(line => {
        val fields = line.split(",")
        val shopName = fields(1)
        val orderStatus = fields(2)
        (shopName, orderStatus)
      })

    val windowedStream = dataStream
      .keyBy(_._1)
      .window(TumblingEventTimeWindows.of(Time.minutes(10))) // 每10分钟统计一次

    val resultStream = windowedStream.reduce((a, b) => {
      val shopName = a._1
      val totalOrders = a._2.size + b._2.size
      val completedOrders = a._2.count(_ == "已完成") + b._2.count(_ == "已完成")
      (shopName, totalOrders, completedOrders)
    })

    val output = resultStream.map(data => {
      val shopName = data._1
      val totalOrders = data._2
      val completedOrders = data._3
      val completionRate = completedOrders.toDouble / totalOrders.toDouble
      s"$shopName 的有效完成率为：${completionRate * 100}%"
    })

    output.print()

    env.execute("ShopCompletionRate")
  }
}