按照门店物理位置远近、门店库存多少、库龄大小等关键信息，智慧推荐出距离最近、可调拨库存数量充足、平均库龄时间长的供调出厅名单.python

在Python中，为了实现这样一个智慧推荐系统，你可以采用以下几个步骤：

1. **数据预处理**：
- 收集门店的地理位置信息（经度和纬度）、库存量、库龄等相关数据，通常会存储在一个数据库或者CSV文件中。
- 对数据进行清洗，处理缺失值，并将地理位置转换为可以计算距离的坐标形式，比如经纬度。

2. **计算距离**：
- 使用地理编码库如geopy，将门店地址转换成经纬度坐标，然后通过Haversine公式或其他算法计算两门店之间的大圆距离。

3. **排序和过滤**：
- 根据用户的需求，对门店列表按照距离（从小到大）排序。
- 筛选出库存数量满足条件（例如大于某个阈值）的门店，可以用pandas的`loc`或`query`函数实现。

4. **评估库龄**：
- 计算每个门店的平均库存年龄，这可能涉及到日期操作，如果库存记录有入库和出库日期字段，可以通过统计来得到。

5. **创建推荐列表**：
- 结合上述步骤的结果，创建一个包含门店名称、地址、库存量、平均库龄以及距离的元组列表，最后选择排序靠前且库龄较长的几个门店作为推荐。

6. **代码示例**（简化版）：

   import pandas as pd
   from geopy.distance import haversine

   def recommend(warehouse_df, min_inventory, max_age):
       # 数据清洗和整理
       df = warehouse_df[(warehouse_df['inventory'] >= min_inventory) & (warehouse_df['age'] <= max_age)]
       
       # 转换为适合距离计算的数据结构
       df['location'] = list(zip(df['longitude'], df['latitude']))

       # 计算与目标点的距离并排序
       df['distance'] = [haversine((target_lon, target_lat), loc) for loc in df['location']]
       sorted_warehouses = df.sort_values('distance')

       return sorted_warehouses.head()

   # 调用函数，传入仓库数据、最小库存和最大库龄
   selected_warehouses = recommend(warehouse_df, min_inventory_threshold, max_age_threshold)