Python怎么解决新客人数、回购人数和总人数问题
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读取流水
saleflow= pd.read_csv('流水.csv',index_col=0) 
筛选出合生元益生菌的流水
#处理字段 yyp_saleflow=saleflow[saleflow['cls']=='营养品'] 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('益生菌流水数', ysj_saleflow.shape[0]) ysj_saleflow= ysj_saleflow[ysj_saleflow['pinpai']=='合生元'] # print('合生元益生菌流水数', ysj_saleflow.shape[0]) 求每个会员第一次购买合生元益生菌的时间，从而筛选出某个季度的新客
# 会员第一次购买益生菌的时间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'])# 各个季度的新客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
这样我们就有了各个季度的新客ID
再计算老客， 老客定义为第三季度和第二季度都买过合生元的会员，所有只用用第三季度的流水会员id和 第二季度的会员id 进行 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() 再计算 Q3 的新客有多少在Q4又购买了合生元益生菌， 即回购
思路是 拿Q4的会员id 与 Q3新客id inner join
#Q3 新客 在 年底回购人数Q3new_to_Q4 =(ysj_saleflow2019Q4_id.merge(ysj_new_Q3)).shopid_cardid.nunique()
最后计算人数，并创建dataframe
# 新客人数Q3_new=ysj_new_Q3.shopid_cardid.nunique()# Q3 益生菌总人数Q3_YSJ_total= ysj_saleflow2019Q3_id.shopid_cardid.nunique()# 老客人数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 老客人数#Q3 新客 在 年底回购人数Q3new_to_Q4 =(ysj_saleflow2019Q4_id.merge(ysj_new_Q3)).shopid_cardid.nunique()## 创建dataframedata = {'Q3益生菌总会员人数': [Q3_YSJ_total], 'Q3新客人数': [Q3_new], 'Q3老客人数': [Q3_old], 'Q3新客在年底回购的人数':[Q3new_to_Q4] , 'shopId':[shopId] }frame = pd.DataFrame(data, columns = ['Q3益生菌总人数', 'Q3新客人数', 'Q3老客人数', 'Q3新客在年底回购的人数','shopId']) 
这里只计算了一个连锁，如果 计算多个连锁， 可以对 连锁列表进行循环
依次 df.append(). 具体做法是 在循环之前建立一个空的dataframe
df_empty =pd.DataFrame(columns=('Q3益生菌总会员人数','Q3新客人数','Q3老客人数','Q3新客在年底回购的人数','shopId'))
每循环一次 就让df_empty 新增一个连锁的数据，即
df_empty=df_empty.append(frame,ignore_index=True)
伪代码：
df_empty =pd.DataFrame(columns=('Q3益生菌总会员人数','Q3新客人数','Q3老客人数','Q3新客在年底回购的人数','shopId'))for 某一个连锁 in 连锁列表：计算某个连锁，得到framedf_empty= df_empty.append(frame, ignore_index=True)
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