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3.0 KiB
Python
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import pandas as pd
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import numpy as np
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# 读取表A（用户提供的参考表）
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table_a = pd.read_excel('reference_order.xlsx')
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# 重命名列方便匹配
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table_a = table_a.rename(columns={'订单号': 'out_trade_no', 'keyFrom': 'key_from_a'})
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# 只保留需要的字段
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table_a = table_a[['out_trade_no', 'key_from_a', '成交标记']]
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print(f"表A总订单数：{len(table_a)}，其中成交标记非空：{len(table_a[table_a['成交标记'].notna()])}")
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# 读取表B（导出的3月1日至今订单）
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table_b = pd.read_csv('2026年3月1日至今订单.csv')
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print(f"表B总订单数：{len(table_b)}")
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# 第一步：匹配重复订单（两个表都有的订单）
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merged = pd.merge(table_b, table_a, on='out_trade_no', how='left', indicator=True)
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# 统计匹配情况
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match_stats = merged['_merge'].value_counts()
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print(f"\n匹配结果：")
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print(f" 两个表都有的订单：{match_stats.get('both', 0)}条 → 直接使用表A的成交标记")
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print(f" 仅表B存在的新增订单：{match_stats.get('left_only', 0)}条 → 按规则生成新标记")
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# 第二步：处理新增订单的标记逻辑
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# 先从已匹配的订单中学习key_from到成交标记的映射
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learned_map = merged[merged['_merge'] == 'both'].drop_duplicates('key_from')[['key_from', '成交标记']].set_index('key_from')['成交标记'].to_dict()
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print(f"\n从匹配的订单中学习到的key_from→成交标记映射（共{len(learned_map)}条）：")
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for k, v in learned_map.items():
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if pd.notna(v):
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print(f" {k} → {v}")
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# 定义标记生成规则
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def get_final_tag(row):
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# 如果是匹配到的订单，直接用表A的标记
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if row['_merge'] == 'both' and pd.notna(row['成交标记']):
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return row['成交标记']
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# 新增订单优先用学习到的映射
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key_from = row['key_from']
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if key_from in learned_map and pd.notna(learned_map[key_from]):
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return learned_map[key_from]
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# 规则匹配
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if key_from.startswith('newmedia-daren-'):
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return '达播'
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elif key_from == 'app-active-h5-0-0':
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return '端内直购'
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elif key_from.startswith('sales-adp-') or key_from.startswith('app-sales-'):
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return '销转'
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elif key_from.startswith('newmedia-dianpu-'):
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return '店铺直购'
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else:
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return '其他'
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# 生成最终成交标记
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merged['最终成交标记'] = merged.apply(get_final_tag, axis=1)
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# 将标记为0的修改为店铺直购
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merged['最终成交标记'] = merged['最终成交标记'].replace(0, '店铺直购')
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merged['最终成交标记'] = merged['最终成交标记'].replace('0', '店铺直购')
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# 清理不需要的字段
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final_df = merged.drop(columns=['key_from_a', '_merge', '成交标记']).rename(columns={'最终成交标记': '成交标记'})
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# 保存结果
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output_file = '2026年3月1日至今订单_含正确成交标记.csv'
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final_df.to_csv(output_file, index=False, encoding='utf-8-sig')
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print(f"\n处理完成，已生成最终文件：{output_file}")
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print(f"最终成交标记分布：")
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print(final_df['成交标记'].value_counts())
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