def active_status(data): # data整行数据 共12列 即一个用户的12个月的消费记录 status = [] # 负责存储用户 12 个月的状态：unreg|new|active|unactive|return for i in range(12): # 本月没有消费 if data[i] == 0: if len(status) == 0: #前面没有任何记录（21年1月份） status.append('unreg') else: #开始判断上一个月状态 if status[i-1] == 'unreg': # 一直未消费过 status.append('unreg') else: # 只要本月没有消费当前的为0且不是unreg 只能为unactive status.append('unactive') # 本月有消费==1 else: if len(status) == 0: #前面没有任何记录（21年1月份） status.append('new') else: #之前有过记录 开始判断上一个月状态 if status[i-1] == 'unactive': # 上个月没有消费 status.append('return') elif status[i-1] == 'unreg': # 以前没有消费过 status.append('new') else: status.append('active') return pd.Series(status,df_purchase.columns) # 值为status 列名为df_purchase中的列名 purchase_states = df_purchase.apply(active_status,axis=1) # axis=1 朝列的方向读取 purchase_states.head()

这段代码是一个函数，名为 active_status，它用于计算一个用户在 12 个月中的状态，状态包括 unreg（未注册）、new（新用户）、active（活跃用户）、unactive（不活跃用户）以及 return（回流用户）。

函数的输入参数 data 是一个包含 12 个元素的列表，表示一个用户在 12 个月中的消费情况。

函数的输出是一个 Pandas Series，它包含了该用户在 12 个月中的状态信息，以及该信息对应的列名，列名是从输入 DataFrame df_purchase 中读取的。

函数的实现过程是通过循环遍历 data 列表中的每个元素，根据该元素的值以及前一个月的状态来判断该用户在该月的状态。最后，将计算出来的状态信息存储到一个列表中，并将该列表转换为 Pandas Series 返回。

相关问题

import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl def get_movie_data(year): url = f'https://maoyan.com/films?year={year}' headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movies = soup.select('.movie-item-title') movie_data = [] for movie in movies: movie_link = 'https://maoyan.com' + movie.a['href'] movie_data.append(get_movie_details(movie_link)) return movie_data else: print(f"Failed to fetch data for year {year}") return [] def get_movie_details(url): headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'} response = requests.get(url, headers=headers) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') movie_name = soup.select_one('h1.name').text.strip() release_date = soup.select_one('.info-release').text.strip() genre = soup.select_one('.info-category').text.strip() director = soup.select_one('.info-director').text.strip() actors = [actor.text.strip() for actor in soup.select('.info-actor a')] maoyan_score = soup.select_one('.score-num').text.strip() box_office = soup.select_one('.info-num').text.strip() return { '电影名称': movie_name, '上映日期': release_date, '影片类型': genre, '导演': director, '演员': ', '.join(actors), '猫眼口碑': maoyan_score, '累计票房': box_office } else: print(f"Failed to fetch details for {url}") return {} def save_to_excel(data, filename): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active headers = ['电影名称', '上映日期', '影片类型', '导演', '演员', '猫眼口碑', '累计票房'] ws.append(headers) for movie in data: row_data = [movie.get(header, '') for header in headers] ws.append(row_data) wb.save(filename) print(f"Data saved to {filename}") if __name__ == '__main__': years = range(2017, 2021) all_movie_data = [] for year in years: movie_data = get_movie_data(year) all_movie_data.extend(movie_data) save_to_excel(all_movie_data, 'maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx')

这段代码是一个Python脚本，用于从猫眼电影网站上爬取指定年份的电影数据，并保存到Excel文件中。

代码使用了requests库来发送HTTP请求，使用BeautifulSoup库来解析HTML内容，使用openpyxl库来操作Excel文件。

主要功能包括：
- `get_movie_data(year)`函数：根据指定年份获取电影数据的函数。
- `get_movie_details(url)`函数：获取电影详情的函数。
- `save_to_excel(data, filename)`函数：将电影数据保存到Excel文件的函数。

在主程序中，通过循环遍历2017年到2020年的年份，调用`get_movie_data(year)`函数获取电影数据，然后将所有电影数据保存到名为`maoyan_movies_2017_to_2020.xlsx`的Excel文件中。

注意：爬取网站数据时，请遵守网站的相关规定和法律法规，不要过度请求或滥用。

优化以下代码 def write_data_to_excel(self, data, targetfile): workbook = openpyxl.Workbook() sheet = workbook.active # 指定标题行 sheet.append(["bug_id", "bug_status", "delta_ts","short_desc"]) # 写入数据 for num,row in enumerate(data,start=1): sheet['A{}'.format(num)] = row[0] sheet['B{}'.format(num)] = row[1] sheet['C{}'.format(num)] = row[2] sheet['D{}'.format(num)] = row[3] # 保存工作簿 workbook.save(targetfile) # 关闭工作簿 workbook.close()

可以对这段代码进行如下优化：

1. 使用 `worksheet.cell()` 方法获取单元格对象，然后在单元格对象上设置值，这样比直接使用 `sheet['A{}'.format(num)] = row[0]` 更快。

2. 将 `enumerate()` 函数的 `start` 参数设置为 2，这样就可以从第二行开始写入数据，避免写入标题行时出现重复。

3. 将写入单元格的代码放入一个函数中，这样可以减少重复代码。

下面是优化后的代码：

def write_data_to_excel(self, data, targetfile):
    workbook = openpyxl.Workbook()
    sheet = workbook.active
    # 指定标题行
    header = ["bug_id", "bug_status", "delta_ts", "short_desc"]
    write_row(sheet, header, 1)
    # 写入数据
    for num, row in enumerate(data, start=2):
        write_row(sheet, row, num)
    # 保存工作簿
    workbook.save(targetfile)
    # 关闭工作簿
    workbook.close()

def write_row(sheet, row, row_num):
    for col_num, value in enumerate(row, start=1):
        cell = sheet.cell(row=row_num, column=col_num)
        cell.value = value

这样可以提升代码的执行效率和可读性。