请写一段Python代码,有dataframe df1,共10个字段,订单编号有很多重复值,按订单编号去重
时间: 2024-03-12 10:49:47 浏览: 20
假设pandas库已经导入,并且df1是一个名为"df1"的DataFrame对象,可以使用以下Python代码按订单编号去重:
```python
import pandas as pd
# 按订单编号去重,只选取第一个出现的值
df1 = df1.drop_duplicates(subset=['订单编号'], keep='first')
# 输出结果
print(df1)
```
这段代码使用DataFrame的drop_duplicates()方法按订单编号去重,只选取第一个出现的值。subset参数指定按哪些列去重,keep参数指定保留哪一个重复值(这里选取第一个出现的值)。最后输出去重后的结果。
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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。
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。现需要计算出每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数,请写出Python代码
假设数据存储在一个名为df1的DataFrame中,代码如下:
```python
# 计算每个门店的一个月营业额
df1['下单时间'] = pd.to_datetime(df1['下单时间']) # 将下单时间转换为datetime格式
df1['月份'] = df1['下单时间'].dt.month # 新增一列月份
df1_month = df1.groupby(['门店编码', '月份'])['金额字段'].sum().reset_index() # 按门店编码和月份分组计算每个门店每个月的总营业额
# 计算每个门店的员工数
df1_employee = df1.groupby('门店编码')['门店人数'].sum().reset_index() # 按门店编码分组计算每个门店的员工数
# 计算每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数
df1_result = pd.merge(df1_month, df1_employee, on='门店编码') # 合并两个DataFrame
df1_result['每员工营业额'] = df1_result['金额字段'] / df1_result['门店人数'] # 计算每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数
```
其中,`pd.to_datetime()`函数将下单时间转换为datetime格式,新建一列“月份”用于按月份分组计算每个门店每个月的总营业额;`df1.groupby()`函数用于按门店编码和月份或门店编码分组计算门店的总营业额或员工数;`pd.merge()`函数用于合并两个DataFrame,`df1_result['每员工营业额'] = df1_result['金额字段'] / df1_result['门店人数']`计算每个门店的一个月营业额除以每个门店的员工数。