# 对R、F、M进行分段打分 rfm_data['R_score'] = pd.cut(rfm_data['R'], bins=[-float('inf'), 30, 60, 90, float('inf')], labels=[4, 3, 2, 1], right=False) rfm_data['F_score'] = pd.cut(rfm_data['F'], bins=[-float('inf'), 1, 2, 3, float('inf')], labels=[1, 2, 3, 4], right=False) rfm_data['M_score'] = pd.cut(rfm_data['M'], bins=[-float('inf'), 1000, 2000, 3000, float('inf')], labels=[1, 2, 3, 4], right=False) # 计算RFM得分 rfm_data['RFM_score'] = rfm_data['R_score'].astype(str) + rfm_data['F_score'].astype(str) + rfm_data['M_score'].astype(str) # 打印RFM得分数据 print(rfm_data) 修改上述代码,使得: 对于 F 和 M 变量来讲,值越⼤代表购买频率越⾼、订单⾦额越⾼ 但对 R 来讲,值越⼩代表离截⽌时间节点越近,因此值越好 对R、F、M分别使⽤五分位(三分位也可以,分位数越多划分得越详细)法做数据分区 需要注意的是,对于R来讲需要倒过来划分,离截⽌时间越近的值划分越⼤ 这样就得到每个⽤户的R、F、M三个变量的分位数值
时间: 2024-01-21 10:01:54 浏览: 21
修改后的代码如下所示:
```python
import pandas as pd
# 对R、F、M进行分段打分
rfm_data['R_score'] = pd.qcut(rfm_data['R'], q=5, labels=False, duplicates='drop')
rfm_data['F_score'] = pd.qcut(rfm_data['F'], q=5, labels=False, duplicates='drop')
rfm_data['M_score'] = pd.qcut(rfm_data['M'], q=5, labels=False, duplicates='drop')
# 对R进行倒序处理
rfm_data['R_score'] = 4 - rfm_data['R_score']
# 打印RFM得分数据
print(rfm_data)
```
这段代码使用了`pd.qcut()`函数对R、F、M进行分位数划分,其中`q=5`表示将数据分为5个分位数。对于R变量,通过将划分后的值减去4来实现倒序处理。最后,打印出RFM得分数据。
相关问题
请在在以下代码中添加可以标准化新字段“R”、“F”、“M”数据的代码:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime plt.rcParams["font.sans-serif"]=["Microsoft YaHei"] #设置字体 plt.rcParams["axes.unicode_minus"]=False #解决"-"负号乱码问题 import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd # 读取Excel文件,并将“订单”工作表读取为数据框 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls', sheet_name='订单') # 输出数据框的基本信息 print("数据框的行数:", df.shape[0]) # 行数 print("数据框的列数:", df.shape[1]) # 列数 print("数据框的字段名称:", df.columns.tolist()) # 字段名称 print("数据框的字段类型:", df.dtypes.tolist()) # 字段类型 print("数据框的前5行:\n", df.head()) # 前5行数据 df = pd.read_excel('/home/mw/input/superstore8223/商城详细销售数据.xls') df_rfm = df.groupby('客户 ID').agg({'销售额':sum,'订单日期':[pd.Series.nunique,'max']}) ##计算 F、M df_rfm.columns = df_rfm.columns.droplevel() df_rfm.columns = ['Amount','Frequency','Time'] df_rfm['Amount'] = df_rfm['Amount'].map(lambda x:round(x,2)) statistics_date = datetime.strptime('2019-01-06',"%Y-%m-%d") df_rfm['Last_purchase'] = df_rfm['Time'].map(lambda x:(statistics_date - x).days) ##计算 R data = df_rfm[['Last_purchase','Frequency','Amount']] data.columns = ['R','F','M'] data.to_excel('RFM_data.xlsx')
可以在代码中添加以下代码来标准化新字段“R”、“F”、“M”数据:
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 标准化R、F、M字段数据
scaler = StandardScaler()
data[['R', 'F', 'M']] = scaler.fit_transform(data[['R', 'F', 'M']])
# 输出标准化后的数据
print(data)
```
其中,`StandardScaler`是来自`sklearn.preprocessing`模块的标准化函数。将要标准化的字段组成的数据集使用`fit_transform`方法进行标准化,然后将标准化后的数据集更新回原数据集中。最后输出标准化后的数据。
Python实现:● 选择近 4 年订单数据,从不同的年份对⽐不同时间下各个分组的绝对值变化情况,⽅便了解 会员的波动 ● 案例的输⼊源数据sales.xlsx ● 程序输出RFM得分数据写⼊本地⽂件sales_rfm_score.xlsx和MySQL数据库sales_rfm_score 表中
你可以使用`pandas`库来处理Excel文件,并使用matplotlib`库来绘制图表以对比分析。面是一个可能的Python实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取订单数据
df = pd.read_excel('sales.xlsx')
# 选择近4年的订单数据
df = df[df['订单日期'].dt.year >= df['订单日期'].dt.year.max() - 3]
# 计算每个时间段下各个分组的绝对值变化情况
grouped = df.groupby(['时间', '分组'])['绝对值'].sum().unstack()
# 绘制折线图进行对比分析
grouped.plot(kind='line', marker='o')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('绝对值')
plt.title('不同时间下各个分组的绝对值变化')
plt.legend(title='分组')
plt.show()
# 计算RFM得分数据
rfm_scores = df.groupby('会员ID').agg({
'最近购买日期': lambda x: (df['最近购买日期'].max() - x.max()).days,
'购买频率': 'count',
'消费金额': 'sum'
}).rename(columns={
'最近购买日期': 'R',
'购买频率': 'F',
'消费金额': 'M'
})
# 将RFM得分数据写入Excel文件
rfm_scores.to_excel('sales_rfm_score.xlsx')
# 将RFM得分数据写入MySQL数据库
import mysql.connector
conn = mysql.connector.connect(
host='localhost',
user='your_username',
password='your_password',
database='your_database'
)
cursor = conn.cursor()
# 创建表
cursor.execute('CREATE TABLE sales_rfm_score (会员ID INT PRIMARY KEY, R INT, F INT, M FLOAT)')
# 插入数据
for index, row in rfm_scores.iterrows():
cursor.execute('INSERT INTO sales_rfm_score (会员ID, R, F, M) VALUES (%s, %s, %s, %s)', (index, row['R'], row['F'], row['M']))
# 提交事务
conn.commit()
# 关闭连接
cursor.close()
conn.close()
```
请注意,你需要根据实际情况修改代码中的数据库连接信息,确保能够成功连接并写入数据库。另外,你还需要安装`pandas`和`matplotlib`库及其依赖,以及`mysql-connector-python`库(用于连接MySQL数据库)。