数据整理

根据订单购买记录表，提取出一张用户基本信息表。

💡 通过 AI 理解哪些字段属于用户记录，自动推断需要保留的列，同时根据会员编码去重，即可达到目的

示例数据

交易时间	会员名称	会员性别	会员状态	会员编码	信息完整度	出生日期	可退换货数量	商品名称	商品编码	支付金额	最后购买时间	最后购买金额	来源渠道	标准售价	活跃度	累计购买次数	累计购买金额	订单编码	退货数量	销售净额	销售数量
2024-08-20 18:15:03	杭源垣	未知	[50]正式会员	PP240321689842	0		2	维生素 AD 滴剂	12051054	91.60	2024-08-20	91.6	上海高济余天成大药房有限公司	45.80	活跃 A	3	3,352	22859008	0	91.60	2
2024-08-20 18:00:26	宁媚如	男	[50]正式会员	PP181127268580	0		1	甲磺酸溴隐亭片	22041774	90.50	2024-08-20	90.5	高济总部	90.50	活跃 A	6	3,730.9	22858992	0	90.50	1
2024-08-20 15:09:14	蓬妤殉	女	[50]正式会员	PP181127269347	0		1	萘敏维滴眼液	13186276	13.97	2024-08-20	30.2	一德泰和药房	13.97	活跃 A	230	15,987.1	22858897	0	13.97	1
2024-08-20 15:09:14	蓬妤殉	女	[50]正式会员	PP181127269347	0		1	复方醋酸地塞米松乳膏	13187858	16.23	2024-08-20	30.2	一德泰和药房	16.23	活跃 A	230	15,987.1	22858897	0	16.23	1

提示词

这是一份用户订单数据，请根据表头识别哪些字段和用户基本信息相关，帮我整理出来，最终生成一张用户表，注意根据会员编码去重

AI 回复内容

首先，根据用户的基本信息，我们可以识别出以下与用户相关的字段：

• 会员名称

• 会员性别

• 会员状态

• 会员编码

• 出生日期

• 信息完整度

接下来，通过这些字段生成一张用户表，并根据会员编码进行去重。以下是处理步骤：

1. 从原始数据中提取与用户基本信息相关的字段。

2. 根据会员编码去重，保留唯一的用户记录。

以下是实现这些步骤的 pandas 代码：

import pandas as pd

user_columns = ['会员名称', '会员性别', '会员状态', '会员编码', '出生日期', '信息完整度']
df_users = data["CRM Data"][user_columns].drop_duplicates(subset='会员编码')
df_output = df_users.reset_index(drop=True)

结果

会员名称	会员性别	会员状态	会员编码	出生日期	信息完整度
杭源垣	未知	[50]正式会员	PP240321689842	0
宁媚如	男	[50]正式会员	PP181127268580	0
蓬妤殉	女	[50]正式会员	PP181127269347	0
苏丰宽	女	[50]正式会员	PP181127269016	0
贺蓉凝	男	[50]正式会员	PP181127265499	0