Python根据主播直播时间段判定订单销售额归属
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 pd def generate_live_data(start_time, live_duration, anchors, num_repeats=4): """ 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_time for 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 DataFrame df = 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(hours=3) # 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, index=False)
主播数据展示
生成销售订单数据
import pandas as pd from datetime import datetime, timedelta import random def 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_time while 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 DataFrame df = pd.DataFrame(purchase_data, columns=["Time", "Customer", "Product", "Quantity"]) # 导出到 Excel 文件 excel_file = "purchase_data.xlsx" df.to_excel(excel_file, index=False) 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(minutes=30) # 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 datetime
2. 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, index=False)
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, index=False)
