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通过门店销售明细表用Python Pandas得到每月每个门店的销冠和按月的同比环比数据

假设我在本地有Excel销售表,包含ID主键、门店ID、日期、销售员姓名和销售额,需要用Pandas统计出每个月所有门店和各门店销售额最高的人,不一定是一个人,以及他所在的门店ID和月总销售额。

步骤1:导入数据并处理日期

import pandas as pd# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('sales.xlsx')# 转换日期格式并提取月份
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])
df['月份'] = df['日期'].dt.to_period('M')  # 或使用.strftime('%Y-%m')

步骤2:统计各门店每月销售额最高的销售员

# 按月份、门店、销售员分组求和
store_monthly_sales = df.groupby(['月份', '门店ID', '销售员姓名'])['销售额'].sum().reset_index()# 找出每个门店每月的最高销售额
store_monthly_sales['max_sales'] = store_monthly_sales.groupby(['月份', '门店ID'])['销售额'].transform('max')
highest_per_store = store_monthly_sales[store_monthly_sales['销售额'] == store_monthly_sales['max_sales']].drop(columns='max_sales')

步骤3:统计所有门店每月销售额最高的销售员

# 按月份和销售员分组求和,并合并门店ID
all_store_sales = df.groupby(['月份', '销售员姓名']).agg(总销售额=('销售额', 'sum'),门店ID=('门店ID', lambda x: ', '.join(map(str, x.unique())))
).reset_index()# 找出每月最高总销售额
all_store_sales['max_total'] = all_store_sales.groupby('月份')['总销售额'].transform('max')
highest_all_stores = all_store_sales[all_store_sales['总销售额'] == all_store_sales['max_total']].drop(columns='max_total')

步骤4:导出结果到Excel

with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:highest_per_store.to_excel(writer, sheet_name='各门店月度冠军', index=False)highest_all_stores.to_excel(writer, sheet_name='全公司月度冠军', index=False)

结果说明

  • 各门店月度冠军:包含月份、门店ID、销售员姓名及其销售额,可能有多个销售员并列。
  • 全公司月度冠军:包含月份、销售员姓名、总销售额及其涉及的所有门店ID,可能有多个销售员并列。

假设我在本地有Excel销售表,包含ID主键、门店ID、日期、销售员姓名和销售额,需要用Pandas统计出按月统计的同比和环比数据,当前月如果不是月底的话,同比或环比数据需要取得上个月或者去年1日到对应的日期的总销售额值。

import pandas as pdfrom pandas.tseries.offsets import DateOffsetdef calculate_yoy_mom_sales(file_path, current_date=None):# 读取数据并处理日期df = pd.read_excel(file_path)df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])# 设置当前日期(默认为数据最新日期)current_date = pd.to_datetime(current_date) if current_date else df['日期'].max()# 生成日期范围辅助列df['年月'] = df['日期'].dt.to_period('M')# 计算所有可能的月份范围min_date = df['日期'].min()max_date = current_datefull_months = pd.period_range(start=min_date, end=max_date, freq='M')results = []for period in full_months:# 当前统计月份信息month_start = period.start_timemonth_end = min(period.end_time, current_date)# 当前时间段销售额current_mask = (df['日期'] >= month_start) & (df['日期'] <= month_end)current_sales = df[current_mask]['销售额'].sum()# 同比计算(去年同时间段)last_year_start = month_start - DateOffset(years=1)last_year_end = month_end - DateOffset(years=1)last_year_mask = (df['日期'] >= last_year_start) & (df['日期'] <= last_year_end)yoy_sales = df[last_year_mask]['销售额'].sum()# 环比计算(上月同时间段)last_month_start = month_start - DateOffset(months=1)last_month_end = month_end - DateOffset(months=1)# 确保环比结束日期不超过上月最后一天last_month_end = min(last_month_end, last_month_start + pd.offsets.MonthEnd(1))mom_mask = (df['日期'] >= last_month_start) & (df['日期'] <= last_month_end)mom_sales = df[mom_mask]['销售额'].sum()results.append({'统计月份': period.strftime('%Y-%m'),'开始日期': month_start.date(),'结束日期': month_end.date(),'当月销售额': current_sales,'同比销售额': yoy_sales,'环比销售额': mom_sales,'同比增幅': (current_sales - yoy_sales) / yoy_sales if yoy_sales != 0 else None,'环比增幅': (current_sales - mom_sales) / mom_sales if mom_sales != 0 else None})result_df = pd.DataFrame(results)return result_df# 使用示例
result = calculate_yoy_mom_sales('sales.xlsx', '2023-06-15')
print(result)

方案特点:

  1. 动态日期处理

    • 自动处理非完整月份(如当前月到15号)
    • 智能对齐同比/环比时间段(自动调整到相同天数)
    • 处理月份天数差异(如2月28日对比)
  2. 输出结果包含

    • 统计月份
    • 实际统计日期范围
    • 当月销售额
    • 同比销售额(去年同期相同天数)
    • 环比销售额(上月同期相同天数)
    • 同比/环比增长率
  3. 使用方式

    # 自动使用数据最新日期
    result = calculate_yoy_mom_sales('sales.xlsx') # 指定截止日期
    result = calculate_yoy_mom_sales('sales.xlsx', '2023-06-15')
    
  4. 处理边界情况

    • 当月天数 > 比较月份天数时自动截断到月末
    • 处理零销售额时的增长率计算
    • 自动生成完整的时间序列(包含无销售的月份)

输出示例:

统计月份开始日期结束日期当月销售额同比销售额环比销售额同比增幅环比增幅
2023-062023-06-012023-06-151500001200001400000.250.071
2023-052023-05-012023-05-313000002800002500000.0710.2

注意事项:

  1. 保证日期字段的完整性,缺失日期会导致统计偏差
  2. 无历史数据时增长率显示为None
  3. 建议配合数据验证使用(如检查日期范围是否合理)
  4. 结果包含所有自然月,即使当月没有销售数据

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