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
时间: 2024-03-06 07:52:01 浏览: 10
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:
```python
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。
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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:
```python
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。
编写代码多维度分析说明几个省酒店的综合运营情况:分析维度:平均评分、直销拒单率
好的,我们可以编写如下代码,对几个省份的酒店进行综合运营情况的多维度分析:
```python
import pandas as pd
# 读取数据表格
data = pd.read_csv("hotel_data.csv")
# 筛选出需要分析的几个省份
provinces = ["广东", "浙江", "江苏"]
# 计算综合运营情况指标
for province in provinces:
province_data = data[data["省份"] == province]
avg_rating = province_data["评分"].mean()
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
print(f"{province}省综合运营情况:")
print(f"平均评分:{avg_rating:.2f}")
print(f"直销拒单率:{reject_rate:.4f}")
print()
```
这段代码首先读取了数据表格,然后筛选出需要分析的几个省份。对于每个省份,计算了该省酒店的平均评分和直销拒单率两个维度的指标,并输出综合运营情况的统计结果。需要注意的是,这里的保留小数位数同样使用了 f-string 格式化输出。