django在数据库中根据男字段生成不同月份Month下的复购率

如果我理解的正确的话，你想要按照性别字段筛选不同月份下的复购率。以下是一个可能的解决方案：

假设你有一个名为Order的模型，它有一个名为sex的CharField和一个名为created_time的DateTimeField，表示订单的创建时间。你想要计算每个月男性和女性的复购率。

首先，你需要按月份和性别分组，然后计算每组的复购率。

from django.db.models.functions import TruncMonth
from django.db.models import Count, Q, F

# 选择需要统计的月份范围，这里选择最近12个月
start_month = timezone.now().date() - relativedelta(months=11)
end_month = timezone.now().date()

# 按月份和性别分组，计算每组的订单数和复购订单数
order_stats = Order.objects.filter(
    created_time__range=(start_month, end_month),
).annotate(
    month=TruncMonth('created_time'),
    is_repeat=Count('id', filter=Q(is_repeat=True)),
    total=Count('id'),
).values('month', 'sex').annotate(
    repeat_rate=F('is_repeat') * 1.0 / F('total')
).order_by('month', 'sex')

这段代码首先选择最近12个月的订单，并使用TruncMonth函数将创建时间戳戳截断为月份。然后使用annotate函数计算每个月每个性别的订单总数和复购订单数，并使用values函数指定需要的字段。最后，使用annotate函数计算每个月每个性别的复购率，并按照月份和性别排序。

现在，你可以将结果按照月份和性别输出到表格中。

import pandas as pd

# 将结果转换为DataFrame
df = pd.DataFrame.from_records(order_stats)

# 将月份转换为字符串
df['month'] = df['month'].dt.strftime('%Y-%m')

# 将性别转换为中文
df['sex'] = df['sex'].map({'M': '男', 'F': '女'})

# 将数据透视为表格
table = pd.pivot_table(df, index='month', columns='sex', values='repeat_rate')

# 打印表格
print(table)

这段代码使用pandas库将结果转换为DataFrame，并对月份和性别进行格式化。然后，使用pivot_table函数将数据透视为表格，并打印结果。

如果你想要更好的可视化效果，可以考虑使用matplotlib或其他绘图库来绘制折线图或柱状图。