# 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。

![](https://github.com/svcvit/excel_cursor_docs/blob/main/images/Xnip2024-09-13_20-03-14.jpg)

> 💡 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：

```python
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    |       |


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.coffbox.com/zh/shi-yong-shi-li/data-collation.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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