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Python怎么解決新客人數、回購人數和總人數問題

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讀取流水

saleflow= pd.read_csv('流水.csv',index_col=0)

Python怎么解決新客人數、回購人數和總人數問題

篩選出合生元益生菌的流水

#處理字段 yyp_saleflow=saleflow[saleflow['cls']=='營養(yǎng)品'] yyp_saleflow=saleflow[saleflow['custype']=='vip'] ysj_saleflow = yyp_saleflow[yyp_saleflow['cls2']=='益生菌'] ysj_saleflow['pinpai'] =ysj_saleflow.apply(pinpai_class_new,axis=1) # print('益生菌流水數', ysj_saleflow.shape[0]) ysj_saleflow= ysj_saleflow[ysj_saleflow['pinpai']=='合生元'] # print('合生元益生菌流水數', ysj_saleflow.shape[0])

求每個會員第一次購買合生元益生菌的時間，從而篩選出某個季度的新客

# 會員第一次購買益生菌的時間ysj_first =ysj_saleflow.groupby(['shopid_cardid']).oper_date.min().reset_index().rename(columns={'oper_date':'oper_date_first'})ysj_first['oper_date_first']=pd.to_datetime(ysj_first['oper_date_first'])  # 各個季度的新客ysj_new_Q1= ysj_first[(ysj_first['oper_date_first'] < pd.to_datetime('2020-04-01 00:00:00'))&(ysj_first['oper_date_first'] > pd.to_datetime('2020-01-01 00:00:00'))]ysj_new_Q3=  ysj_first[(ysj_first['oper_date_first'] < pd.to_datetime('2019-10-01 00:00:00'))&(ysj_first['oper_date_first'] > pd.to_datetime('2019-07-01 00:00:00'))]ysj_new_Q4 = ysj_first[(ysj_first['oper_date_first'] < pd.to_datetime('2020-01-01 00:00:00'))&(ysj_first['oper_date_first'] > pd.to_datetime('2019-10-01 00:00:00'))]

比如 Q3的新客有

這樣我們就有了各個季度的新客ID

再計算老客， 老客定義為第三季度和第二季度都買過合生元的會員，所有只用用第三季度的流水會員id和 第二季度的會員id  進行 inner join

ysj_saleflow2019=ysj_saleflow.query('year==2019')ysj_saleflow2019Q2_id=ysj_saleflow2019[ysj_saleflow2019.month.isin([4,5,6])][['shopid_cardid']]ysj_saleflow2019Q3_id=ysj_saleflow2019[ysj_saleflow2019.month.isin([7,8,9])][['shopid_cardid']]ysj_saleflow2019Q4_id=ysj_saleflow2019[ysj_saleflow2019.month.isin([10,11,12])][['shopid_cardid']]ysj_Q3_old_id= (ysj_saleflow2019Q2_id.merge(ysj_saleflow2019Q3_id)).drop_duplicates()

再計算 Q3 的新客有多少在Q4又購買了合生元益生菌， 即回購

思路是 拿Q4的會員id 與  Q3新客id inner join

#Q3 新客 在 年底回購人數Q3new_to_Q4 =(ysj_saleflow2019Q4_id.merge(ysj_new_Q3)).shopid_cardid.nunique()

最后計算人數，并創(chuàng)建dataframe

# 新客人數Q3_new=ysj_new_Q3.shopid_cardid.nunique()# Q3 益生菌總人數Q3_YSJ_total= ysj_saleflow2019Q3_id.shopid_cardid.nunique()# 老客人數ysj_Q3_old_id= (ysj_saleflow2019Q2_id.merge(ysj_saleflow2019Q3_id)).drop_duplicates()Q3_old=ysj_Q3_old_id.shopid_cardid.nunique()#.reset_index() # Q3 老客人數#Q3 新客 在 年底回購人數Q3new_to_Q4 =(ysj_saleflow2019Q4_id.merge(ysj_new_Q3)).shopid_cardid.nunique()## 創(chuàng)建dataframedata = {'Q3益生菌總會員人數': [Q3_YSJ_total],       'Q3新客人數': [Q3_new],       'Q3老客人數': [Q3_old],       'Q3新客在年底回購的人數':[Q3new_to_Q4] ,     'shopId':[shopId]       }frame = pd.DataFrame(data, columns = ['Q3益生菌總人數', 'Q3新客人數', 'Q3老客人數', 'Q3新客在年底回購的人數','shopId'])

Python怎么解決新客人數、回購人數和總人數問題

這里只計算了一個連鎖，如果 計算多個連鎖， 可以對 連鎖列表進行循環(huán)

依次 df.append(). 具體做法是 在循環(huán)之前建立一個空的dataframe

df_empty =pd.DataFrame(columns=('Q3益生菌總會員人數','Q3新客人數','Q3老客人數','Q3新客在年底回購的人數','shopId'))

每循環(huán)一次 就讓df_empty 新增一個連鎖的數據，即

df_empty=df_empty.append(frame,ignore_index=True)

偽代碼：

df_empty =pd.DataFrame(columns=('Q3益生菌總會員人數','Q3新客人數','Q3老客人數','Q3新客在年底回購的人數','shopId'))for  某一個連鎖  in    連鎖列表：       計算某個連鎖，得到frame
       df_empty= df_empty.append(frame, ignore_index=True)

以上就是“Python怎么解決新客人數、回購人數和總人數問題”這篇文章的所有內容，感謝各位的閱讀！相信大家閱讀完這篇文章都有很大的收獲，小編每天都會為大家更新不同的知識，如果還想學習更多的知識，請關注創(chuàng)新互聯行業(yè)資訊頻道。

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