df1有下单时间，门店编码，各门店门店人数，各个订单的金额字段。现需要计算出各门店一周和一个月的人效，请写出Python代码

假设df1为一个Pandas的DataFrame，其中包含下单时间（order_time）、门店编码（store_code）、门店人数（store_population）和订单金额（order_amount）等字段。则可以按照以下方式计算各门店的人效：

import pandas as pd

# 将下单时间转换为日期格式
df1['order_time'] = pd.to_datetime(df1['order_time'])

# 根据门店编码和下单时间进行分组
grouped = df1.groupby(['store_code', pd.Grouper(key='order_time', freq='W-MON')])

# 计算每周的订单总金额
weekly_sales = grouped['order_amount'].sum()

# 计算每周的人效
weekly_efficiency = weekly_sales / grouped['store_population'].first()

# 根据门店编码和下单时间（月）进行分组
grouped = df1.groupby(['store_code', pd.Grouper(key='order_time', freq='M')])

# 计算每月的订单总金额
monthly_sales = grouped['order_amount'].sum()

# 计算每月的人效
monthly_efficiency = monthly_sales / grouped['store_population'].first()

其中，使用`pd.Grouper`函数将下单时间按照周和月进行分组，`first()`函数用于获取每组中门店人数的第一个值，即该时段内门店人数不变的情况下的门店人数。