网站推广有哪些常用的方法,dedecms两网站共享用户名,深圳网页设计网站制作,手机网站下拉菜单代码写在前面#xff1a;最近在群里看到一个这样的直播电商的场景觉得还是挺有趣的#xff0c;于是就想用Python来实现。 需求描述#xff1a;根据主播直播时间段结合销售订单的付款时间判断所属销售的归属 生成主播在线直播时间段数据 from datetime import datetime, time…写在前面最近在群里看到一个这样的直播电商的场景觉得还是挺有趣的于是就想用Python来实现。 需求描述根据主播直播时间段结合销售订单的付款时间判断所属销售的归属 生成主播在线直播时间段数据 from datetime import datetime, timedelta import random import pandas as pddef generate_live_data(start_time, live_duration, anchors, num_repeats4):生成直播数据。参数start_time (datetime): 直播开始时间。live_duration (timedelta): 直播时长。anchors (list): 主播列表。num_repeats (int): 每个主播重复直播的次数默认为 4。返回DataFrame: 包含生成的直播数据的 DataFrame每行包括开始时间、结束时间和主播。live_data []current_time start_timefor anchor in anchors:for _ in range(num_repeats): # 每人直播指定次数end_time current_time live_duration # 计算直播结束时间live_data.append((current_time, end_time, anchor))current_time end_time# 将列表转换为 DataFramedf pd.DataFrame(live_data, columns[Start Time, End Time, Anchor])return df# 定义开始时间 start_time datetime(2024, 4, 11, 0, 0) # 2024年4月11日凌晨# 定义直播时长 live_duration timedelta(hours3) # 每人直播三小时# 定义主播列表 anchors [Anchor 1, Anchor 2, Anchor 3, Anchor 4]# 生成直播数据 live_data_df generate_live_data(start_time, live_duration, anchors)# 将数据写出到 Excel 文件 excel_file_path live_data.xlsx live_data_df.to_excel(excel_file_path, indexFalse)主播数据展示 生成销售订单数据 import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import randomdef generate_purchase_data(start_time, end_time, time_interval, customers, products):生成模拟购买数据并导出到 Excel 文件。参数start_time (datetime): 数据开始时间。end_time (datetime): 数据结束时间。time_interval (timedelta): 时间间隔。customers (list): 模拟客户姓名列表。products (list): 模拟商品列表。返回str: 导出的 Excel 文件路径。# 生成时间列表time_list []current_time start_timewhile current_time end_time:time_list.append(current_time)current_time time_interval# 生成模拟购买数据purchase_data []for time in time_list:for customer in customers:product random.choice(products) # 随机选择一个商品quantity random.randint(1, 5) # 随机生成购买数量purchase_data.append((time, customer, product, quantity))# 将购买数据转换为 DataFramedf pd.DataFrame(purchase_data, columns[Time, Customer, Product, Quantity])# 导出到 Excel 文件excel_file purchase_data.xlsxdf.to_excel(excel_file, indexFalse)return excel_file# 定义开始时间和结束时间 start_time datetime(2024, 4, 11, 0, 0) # 2024年4月11日凌晨 end_time datetime(2024, 4, 13, 0, 0) # 2024年4月12日凌晨# 定义时间间隔 time_interval timedelta(minutes30) # 每隔半小时# 定义模拟的客户姓名列表和商品列表 customers [Alice, Bob, Charlie, David, Emma] products [Product A, Product B, Product C, Product D, Product E]# 生成购买数据并导出到 Excel 文件 excel_file_path generate_purchase_data(start_time, end_time, time_interval, customers, products)print(数据已成功导出到 Excel 文件:, excel_file_path)销售订单数据展示 根据销售数据匹配主播直播时间段并保存到Excel文件 有时候我们需要根据销售数据来匹配主播的直播时间段以便进行更深入的分析。 1. 导入必要的模块 import pandas as pd from datetime import datetime2. 从Excel文件中读取销售数据和主播直播时间数据 # 从Excel文件中读取销售数据 sales_data pd.read_excel(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\purchase_data.xlsx)# 将时间列转换为datetime类型 sales_data[Time] pd.to_datetime(sales_data[Time])# 从Excel文件中读取主播直播时间数据 anchor_time_data pd.read_excel(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\live_data.xlsx)# 将时间列转换为datetime类型 anchor_time_data[Start Time] pd.to_datetime(anchor_time_data[Start Time]) anchor_time_data[End Time] pd.to_datetime(anchor_time_data[End Time])3. 初始化结果列表并遍历销售数据 # 初始化一个空列表用于存储结果 result []# 遍历销售数据判断每笔销售属于哪个主播的直播时间段 for index, row in sales_data.iterrows():sale_time row[Time]customer row[Customer]product row[Product]quantity row[Quantity]# 判断销售时间在哪个主播的直播时间段内for _, anchor_row in anchor_time_data.iterrows():start_time anchor_row[Start Time]end_time anchor_row[End Time]anchor anchor_row[Anchor]if start_time sale_time end_time:result.append((start_time, end_time, anchor,sale_time, customer, product, quantity))break 4. 将结果转换为DataFrame并保存到Excel文件 # 将结果转换为DataFrame result_df pd.DataFrame(result, columns[Start Time, End Time, Anchor,sale_time, Customer, Product, Quantity])# 将结果保存到Excel文件 excel_file_path live_data2.xlsx result_df.to_excel(excel_file_path, indexFalse) 5. 完整代码 import pandas as pd from datetime import datetime# 从Excel文件中读取销售数据 sales_data pd.read_excel(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\purchase_data.xlsx)# 将时间列转换为datetime类型 sales_data[Time] pd.to_datetime(sales_data[Time])# 从Excel文件中读取主播直播时间数据 anchor_time_data pd.read_excel(C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\live_data.xlsx)# 将时间列转换为datetime类型 anchor_time_data[Start Time] pd.to_datetime(anchor_time_data[Start Time]) anchor_time_data[End Time] pd.to_datetime(anchor_time_data[End Time])# 初始化一个空列表用于存储结果 result []# 遍历销售数据判断每笔销售属于哪个主播的直播时间段 for index, row in sales_data.iterrows():sale_time row[Time]customer row[Customer]product row[Product]quantity row[Quantity]# 判断销售时间在哪个主播的直播时间段内for _, anchor_row in anchor_time_data.iterrows():start_time anchor_row[Start Time]end_time anchor_row[End Time]anchor anchor_row[Anchor]if start_time sale_time end_time:result.append((start_time, end_time, anchor,sale_time, customer, product, quantity))break# 将结果转换为DataFrame result_df pd.DataFrame(result, columns[Start Time, End Time, Anchor,sale_time, Customer, Product, Quantity])# 打印结果 print(result_df)excel_file_path live_data2.xlsx result_df.to_excel(excel_file_path, indexFalse)