统计每个省份的拒单率

为了统计每个省份的拒单率，需要先获得订单数据和用户数据。然后，可以按省份对订单进行分组，并计算每个省份的总订单数和拒单数。最后，将拒单数除以总订单数，即可得到每个省份的拒单率。

以下是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 读取订单数据和用户数据
orders = pd.read_csv('orders.csv')
users = pd.read_csv('users.csv')

# 合并订单数据和用户数据
data = pd.merge(orders, users, on='user_id')

# 按省份分组，计算总订单数和拒单数
province_stats = data.groupby('province').agg({'order_id': 'count', 'is_rejected': 'sum'})

# 计算拒单率
province_stats['rejection_rate'] = province_stats['is_rejected'] / province_stats['order_id']

# 输出结果
print(province_stats)

需要注意的是，以上代码仅为示例，实际情况中可能需要根据具体数据结构进行修改。另外，如果需要更精细的统计，还可以考虑按城市、时间等因素进行分组统计。

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统计各省直销拒单率，以直销拒单率升序排列并输出前10条统计结果，要求保留6为小数

好的，以下是统计各省直销拒单率并排序输出前10条结果的代码：

import pandas as pd

# 加载数据
df_hotel = pd.read_csv('hotel.csv')

# 统计各省直销拒单率
province_data = df_hotel[df_hotel['渠道'] == '直销'].groupby('省份').agg({'订单号': 'count', '拒单数': 'sum'})
province_data['拒单率'] = province_data['拒单数'] / province_data['订单号']

# 按照直销拒单率升序排列并输出前10条结果
top_10 = province_data.sort_values(by='拒单率').head(10)
print(top_10.round(6))

这段代码会先从原始数据中筛选出渠道为直销的数据，然后按照省份对订单和拒单数进行分组，计算直销拒单率，并将结果存储在新的DataFrame中。最后，按照直销拒单率升序排列并输出前10条结果，要求保留6位小数。注意，这里的文件名和列名可能需要根据实际情况进行修改。

统计各省直销拒单率，以直销拒单率升序排列并输出前10条统计结果，要求保留6为小数酒店 国家 省份 城市 商圈 星级 业务部门 房间数 图片数 ... 酒店实住间夜 酒店直销订单 酒店直销间夜 酒店直销实住订单 酒店直销实住间夜 酒店直销拒单 酒店直销拒单率 城市直销订单

首先，我们需要获取各个省份的直销拒单率，可以按照如下步骤进行：

1. 读取数据表格，获取各个省份的数据。
2. 对于每个省份，计算该省份的直销拒单率，并存储在一个字典中。
3. 对于所有省份的直销拒单率进行升序排列，并输出前10条统计结果。

下面是代码实现：

import pandas as pd

# 读取数据表格
data = pd.read_csv("hotel_data.csv")

# 计算各省份的直销拒单率
province_reject_rates = {}
for province in data["省份"].unique():
    province_data = data[data["省份"] == province]
    direct_orders = province_data["酒店直销订单"].sum()
    direct_rejects = province_data["酒店直销拒单"].sum()
    reject_rate = direct_rejects / direct_orders
    province_reject_rates[province] = reject_rate

# 对直销拒单率进行升序排列
sorted_reject_rates = sorted(province_reject_rates.items(), key=lambda x: x[1])

# 输出前10条统计结果
print("各省份直销拒单率统计结果：")
for i in range(10):
    province, reject_rate = sorted_reject_rates[i]
    print(f"{i+1}. {province}: {reject_rate:.6f}")

这段代码首先读取了数据表格，并获取了各个省份的数据。然后，对于每个省份，计算了该省的直销拒单率，并将结果存储在一个字典中。最后，对直销拒单率进行升序排列，并输出前10条统计结果。需要注意的是，这里的保留小数位数使用了 f-string 格式化输出。