每日一题31：数据统计之即时配送食物

一、每日一题

配送表: Delivery

+-----------------------------+---------+
| Column Name                 | Type    |
+-----------------------------+---------+
| delivery_id                 | int     |
| customer_id                 | int     |
| order_date                  | date    |
| customer_pref_delivery_date | date    |
+-----------------------------+---------+
delivery_id 是表的主键(具有唯一值的列)。
该表保存着顾客的食物配送信息，顾客在某个日期下了订单，并指定了一个期望的配送日期（和下单日期相同或者在那之后）。

如果顾客期望的配送日期和下单日期相同，则该订单称为 「即时订单」，否则称为「计划订单」。

编写解决方案统计即时订单所占的百分比， 保留两位小数。

返回结果如下所示。

示例 1:

输入：
Delivery 表:
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| delivery_id | customer_id | order_date | customer_pref_delivery_date |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
| 1           | 1           | 2019-08-01 | 2019-08-02                  |
| 2           | 5           | 2019-08-02 | 2019-08-02                  |
| 3           | 1           | 2019-08-11 | 2019-08-11                  |
| 4           | 3           | 2019-08-24 | 2019-08-26                  |
| 5           | 4           | 2019-08-21 | 2019-08-22                  |
| 6           | 2           | 2019-08-11 | 2019-08-13                  |
+-------------+-------------+------------+-----------------------------+
输出：
+----------------------+
| immediate_percentage |
+----------------------+
| 33.33                |
+----------------------+
解释：2 和 3 号订单为即时订单，其他的为计划订单。

解答：

import pandas as pd
 
# 创建示例数据
data = {
    "delivery_id": [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    "customer_id": [1, 5, 1, 3, 4, 2],
    "order_date": ["2019-08-01", "2019-08-02", "2019-08-11", "2019-08-24", "2019-08-21", "2019-08-11"],
    "customer_pref_delivery_date": ["2019-08-02", "2019-08-02", "2019-08-11", "2019-08-26", "2019-08-22", "2019-08-13"]
}
 
df = pd.DataFrame(data)
 
# 假如data中的数据储存不是时间类型，需要转换；反之，不需要这部分代码
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])
df['customer_pre_delivery_date'] = pd.to_datetime(df['customer_pref_delivery_date'])
 
# 计算即时账单
immediate_orders = df[df['order_date'] == df['customer_pref_delivery_date']].shape[0]
 
# 计算总订单数
total_orders = df.shape[0]
 
# 计算即时订单百分比
immediate_percentage = (immediate_orders / total_orders) * 100
 
# 创建结果DataFrame
result = pd.DataFrame({'immediate_percentage': [round(immediate_percentage, 2)]})
 
# 显示结果
print(result)

二、总结

这里用到了字符串转时间类型。可参考之前的博客：

python格式转换与时间类型

2024.6.3