现有奶茶店数据的df1,有门店编码,制作开始时间,制作完成时间,如何将此df1按照各个门店和制作开始时间进行排序,请写出代码
时间: 2024-03-25 12:36:50 浏览: 17
可以使用pandas库中的sort_values()函数来实现按照门店编码和制作开始时间进行排序。
代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
df1 = pd.read_csv('data.csv')
# 按照门店编码和制作开始时间进行排序
df1_sorted = df1.sort_values(by=['门店编码', '制作开始时间'])
# 输出排序后的结果
print(df1_sorted)
```
其中,'data.csv'是存储奶茶店数据的csv文件名,需要根据实际情况进行修改。sort_values()函数的by参数是一个列表,可以传入多个列名,表示按照这些列名的顺序进行排序。在本例中,按照门店编码和制作开始时间进行排序。
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df1有门店编码,入职时间,员工编码字段。现需要计算出各个门店员工的平均入职时间,并拼接到df1上,请写出Python代码
假设 `df1` 的数据结构如下:
| 门店编码 | 入职时间 | 员工编码 |
| -------- | -------- | -------- |
| store1 | 2021-01-01 | emp1 |
| store2 | 2020-12-01 | emp2 |
| store1 | 2020-11-01 | emp3 |
| store2 | 2021-03-01 | emp4 |
| store1 | 2020-10-01 | emp5 |
可以按照门店编码进行分组,然后计算每个门店的平均入职时间,接着将结果拼接到 `df1` 上。具体代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取 df1
df1 = pd.read_csv('df1.csv')
# 计算平均入职时间
avg_join_time = df1.groupby('门店编码')['入职时间'].mean().reset_index()
avg_join_time.columns = ['门店编码', '平均入职时间']
# 将结果拼接到 df1 上
df1 = pd.merge(df1, avg_join_time, on='门店编码')
```
拼接完成后,`df1` 的数据结构如下:
| 门店编码 | 入职时间 | 员工编码 | 平均入职时间 |
| -------- | -------- | -------- | ------------ |
| store1 | 2021-01-01 | emp1 | 2020-11-01 |
| store2 | 2020-12-01 | emp2 | 2021-02-01 |
| store1 | 2020-11-01 | emp3 | 2020-11-01 |
| store2 | 2021-03-01 | emp4 | 2021-02-01 |
| store1 | 2020-10-01 | emp5 | 2020-11-01 |
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:
```python
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。