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。

相关问题

flink根据以上数据，统计每个省份的有效完成率

假设数据已经存储在一个名为`data`的数据集中，其中包含以下字段：省份、任务总量、完成数量。那么可以使用Flink来进行统计每个省份的有效完成率。以下是一种实现方式：

DataStream<Tuple3<String, Integer, Integer>> dataStream = env.fromElements(
    Tuple3.of("江苏省", 100, 90),
    Tuple3.of("浙江省", 80, 70),
    Tuple3.of("广东省", 120, 100),
    Tuple3.of("福建省", 50, 30)
);

DataStream<Tuple2<String, Double>> resultStream = dataStream
    .keyBy(0) // 按省份分组
    .map(new MapFunction<Tuple3<String, Integer, Integer>, Tuple2<String, Double>>() {
        @Override
        public Tuple2<String, Double> map(Tuple3<String, Integer, Integer> value) throws Exception {
            String province = value.f0;
            double validRate = ((double)value.f2) / value.f1; // 计算有效完成率
            return Tuple2.of(province, validRate);
        }
    });

resultStream.print();

在上面的代码中，我们首先定义了一个DataStream，其中包含了每个省份的任务总量和完成数量。然后我们对数据进行了分组，按照省份进行分组。接着我们使用`map`函数对每个省份的数据进行处理，计算出有效完成率，并将结果转化为包含省份和有效完成率的`Tuple2`类型的数据。最后我们对结果进行打印输出。

假设上面的代码输出结果如下：

(江苏省,0.9)
(浙江省,0.875)
(广东省,0.8333333333333334)
(福建省,0.6)

这表示江苏省的有效完成率为90%，浙江省的有效完成率为87.5%，广东省的有效完成率为83.33%，福建省的有效完成率为60%。

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。