weixin_46147435
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利用python做RFM模型

源数据是2020年整年的交易情况，由12张表汇总而成。现对用户进行分层，建立RFM模型

一、加载所需的库和源数据

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
%matplotlib inline
plt.style.use("ggplot")

df1 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202001.csv")

df1.head()
businessId 最后交易时间 交易金额 交易笔数
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11 
df1.info()


RangeIndex: 984243 entries, 0 to 984242
Data columns (total 4 columns):
businessId    984243 non-null int64
最后交易时间        984243 non-null object
交易金额          984243 non-null float64
交易笔数          984243 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(2), object(1)
memory usage: 30.0+ MB

df2 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202002.csv")

df2.head()
businessId 最后交易时间 交易金额 交易笔数
0 3 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15
1 12 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2
2 23 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14
3 25 2020-02-29 16:23:06 42578.0 4
4 32 2020-02-29 20:57:17 48588.0 8 
df2.info()


RangeIndex: 889712 entries, 0 to 889711
Data columns (total 4 columns):
businessId    889712 non-null int64
最后交易时间        889712 non-null object
交易金额          889712 non-null float64
交易笔数          889712 non-null int64
dtypes: float64(1), int64(2), object(1)
memory usage: 27.2+ MB

df3 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202003.csv")

df4 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202004.csv")

df5 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202005.csv")

df6 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202006.csv")

df7 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202007.csv")

df8 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202008.csv")

df9 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202009.csv")

df10 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202010.csv")

df11 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202011.csv")

df12 = pd.read_csv("C:\\rfm\\202012.csv")

二、表合并，这里采用外连接的方式，对两张表为空的数据均保留

df1_2= pd.merge(left = df1,right = df2,on = "businessId",how = "outer")

df3_4 = pd.merge(left = df3,right = df4,on = "businessId",how = "outer")

df5_6 = pd.merge(left = df5,right = df6,on = "businessId",how = "outer")

df7_8 = pd.merge(left = df7,right = df8,on = "businessId",how = "outer")

df9_10 = pd.merge(left = df9,right = df10,on = "businessId",how = "outer")

df11_12 = pd.merge(left = df11,right = df12,on = "businessId",how = "outer")

df12_34 = pd.merge(left = df1_2,right = df3_4,on = "businessId",how = "outer")

df12_34.head()
businessId 最后交易时间_x_x 交易金额_x_x 交易笔数_x_x 最后交易时间_y_x 交易金额_y_x 交易笔数_y_x 最后交易时间_x_y 交易金额_x_y 交易笔数_x_y 最后交易时间_y_y 交易金额_y_y 交易笔数_y_y
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16.0 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15.0 2020-03-29 13:16:33 165290.0 15.0 2020-04-30 08:47:12 134040.0 12.0
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4.0 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2.0 2020-03-26 17:23:27 122800.0 5.0 2020-04-26 22:17:48 6000.0 1.0
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11.0 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14.0 2020-03-31 14:33:01 142977.0 19.0 2020-04-30 18:59:36 110822.0 16.0 
df56_78 = pd.merge(left = df5_6,right = df7_8,on = "businessId",how = "outer")

df910_1112 = pd.merge(left = df9_10,right = df11_12,on = "businessId",how = "outer")

df1234_5678 = pd.merge(left = df12_34,right = df56_78,on = "businessId",how = "outer")

df1234_5678.head()
businessId 最后交易时间_x_x_x 交易金额_x_x_x 交易笔数_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 交易金额_y_x_x 交易笔数_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 交易金额_x_y_x 交易笔数_x_y_x ... 交易笔数_x_x_y 最后交易时间_y_x_y 交易金额_y_x_y 交易笔数_y_x_y 最后交易时间_x_y_y 交易金额_x_y_y 交易笔数_x_y_y 最后交易时间_y_y_y 交易金额_y_y_y 交易笔数_y_y_y
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16.0 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15.0 2020-03-29 13:16:33 165290.0 15.0 ... 14.0 2020-06-30 12:11:46 101160.0 9.0 2020-07-27 14:12:07 56920.0 6.0 NaN NaN NaN
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4.0 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2.0 2020-03-26 17:23:27 122800.0 5.0 ... 3.0 2020-06-24 10:45:51 50000.0 2.0 2020-07-28 10:45:23 98000.0 3.0 2020-08-25 14:27:52 95000.0 3.0
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN 2020-06-05 17:23:49 25000.0 1.0 NaN NaN NaN 2020-08-29 19:39:01 69658.0 2.0
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11.0 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14.0 2020-03-31 14:33:01 142977.0 19.0 ... 16.0 2020-06-28 17:24:47 84131.0 14.0 2020-07-30 14:29:10 152755.0 25.0 2020-08-31 17:30:30 157242.0 27.0

5 rows × 25 columns

df= pd.merge(left = df1234_5678,right = df910_1112,on = "businessId",how = "outer")

df.head()
businessId 最后交易时间_x_x_x 交易金额_x_x_x 交易笔数_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 交易金额_y_x_x 交易笔数_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 交易金额_x_y_x 交易笔数_x_y_x ... 交易笔数_x_x 最后交易时间_y_x 交易金额_y_x 交易笔数_y_x 最后交易时间_x_y 交易金额_x_y 交易笔数_x_y 最后交易时间_y_y 交易金额_y_y 交易笔数_y_y
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16.0 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15.0 2020-03-29 13:16:33 165290.0 15.0 ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4.0 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2.0 2020-03-26 17:23:27 122800.0 5.0 ... 1.0 2020-10-26 21:08:04 159000.0 4.0 2020-11-02 10:16:56 48000.0 1.0 2020-12-18 12:32:36 162000.0 4.0
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ... NaN NaN NaN NaN 2020-11-17 14:37:58 79997.0 4.0 NaN NaN NaN
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11.0 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14.0 2020-03-31 14:33:01 142977.0 19.0 ... 18.0 2020-10-31 12:47:22 32988.0 7.0 2020-11-30 15:20:17 12887.0 4.0 2020-12-27 17:27:23 14571.0 3.0

5 rows × 37 columns

三、到这里已经把12张表均汇总到一张表中，会发现里面有很多空值，现把空值替换为0

df=df.fillna(0)

df.info()


Int64Index: 1729033 entries, 0 to 1729032
Data columns (total 37 columns):
businessId      int64
最后交易时间_x_x_x    object
交易金额_x_x_x      float64
交易笔数_x_x_x      float64
最后交易时间_y_x_x    object
交易金额_y_x_x      float64
交易笔数_y_x_x      float64
最后交易时间_x_y_x    object
交易金额_x_y_x      float64
交易笔数_x_y_x      float64
最后交易时间_y_y_x    object
交易金额_y_y_x      float64
交易笔数_y_y_x      float64
最后交易时间_x_x_y    object
交易金额_x_x_y      float64
交易笔数_x_x_y      float64
最后交易时间_y_x_y    object
交易金额_y_x_y      float64
交易笔数_y_x_y      float64
最后交易时间_x_y_y    object
交易金额_x_y_y      float64
交易笔数_x_y_y      float64
最后交易时间_y_y_y    object
交易金额_y_y_y      float64
交易笔数_y_y_y      float64
最后交易时间_x_x      object
交易金额_x_x        float64
交易笔数_x_x        float64
最后交易时间_y_x      object
交易金额_y_x        float64
交易笔数_y_x        float64
最后交易时间_x_y      object
交易金额_x_y        float64
交易笔数_x_y        float64
最后交易时间_y_y      object
交易金额_y_y        float64
交易笔数_y_y        float64
dtypes: float64(24), int64(1), object(12)
memory usage: 501.3+ MB

四、可以看出时间类型为字符串格式，这里需要更改为日期格式，金额和笔数为浮点格式，可改可不改

df['交易金额_x_x_x'].astype("int")
df['交易金额_y_x_x'].astype("int")
df['交易金额_x_y_x'].astype("int")
df['交易金额_y_y_x'].astype("int")
df['交易金额_x_x_y'].astype("int")
df['交易金额_y_x_y'].astype("int")
df['交易金额_x_y_y'].astype("int")
df['交易金额_y_y_y'].astype("int")
df['交易金额_x_x'].astype("int")
df['交易金额_y_x'].astype("int")
df['交易金额_x_y'].astype("int")
df['交易金额_y_y'].astype("int")

五、接下来就是把12列交易金额和交易笔数相加得到一个总和

df["总交易金额"] = df.apply(lambda x:x["交易金额_x_x_x"] + x["交易金额_y_x_x"] +x["交易金额_x_y_x"]+x["交易金额_y_y_x"]+x["交易金额_x_x_y"]+
                       x["交易金额_y_x_y"] +x["交易金额_x_y_y"] +x["交易金额_y_y_y"]+x["交易金额_x_x"]+x["交易金额_y_x"]+x["交易金额_x_y"]
                       +x["交易金额_y_y"],axis=1)

df.head()
businessId 最后交易时间_x_x_x 交易金额_x_x_x 交易笔数_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 交易金额_y_x_x 交易笔数_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 交易金额_x_y_x 交易笔数_x_y_x ... 最后交易时间_y_x 交易金额_y_x 交易笔数_y_x 最后交易时间_x_y 交易金额_x_y 交易笔数_x_y 最后交易时间_y_y 交易金额_y_y 交易笔数_y_y 总交易金额
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16.0 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15.0 2020-03-29 13:16:33 165290.0 15.0 ... 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 996010.0
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4.0 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2.0 2020-03-26 17:23:27 122800.0 5.0 ... 2020-10-26 21:08:04 159000.0 4.0 2020-11-02 10:16:56 48000.0 1.0 2020-12-18 12:32:36 162000.0 4.0 1084000.0
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 1476.0
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0 0.0 0.0 2020-11-17 14:37:58 79997.0 4.0 0 0.0 0.0 218944.0
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11.0 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14.0 2020-03-31 14:33:01 142977.0 19.0 ... 2020-10-31 12:47:22 32988.0 7.0 2020-11-30 15:20:17 12887.0 4.0 2020-12-27 17:27:23 14571.0 3.0 1029513.0

5 rows × 38 columns

df["总交易笔数"] = df.apply(lambda x:x["交易笔数_x_x_x"] + x["交易笔数_y_x_x"] +x["交易笔数_x_y_x"]+x["交易笔数_y_y_x"]+x["交易笔数_x_x_y"]+
                       x["交易笔数_y_x_y"] +x["交易笔数_x_y_y"] +x["交易笔数_y_y_y"]+x["交易笔数_x_x"]+x["交易笔数_y_x"]+x["交易笔数_x_y"]
                       +x["交易笔数_y_y"],axis=1)

df
businessId 最后交易时间_x_x_x 交易金额_x_x_x 交易笔数_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 交易金额_y_x_x 交易笔数_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 交易金额_x_y_x 交易笔数_x_y_x ... 交易金额_y_x 交易笔数_y_x 最后交易时间_x_y 交易金额_x_y 交易笔数_x_y 最后交易时间_y_y 交易金额_y_y 交易笔数_y_y 总交易金额 总交易笔数
0 3 2020-01-31 14:31:51 212320.0 16.0 2020-02-27 13:59:31 206940.0 15.0 2020-03-29 13:16:33 165290.0 15.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 996010.00 87.0
1 12 2020-01-23 11:32:46 121200.0 4.0 2020-02-14 12:51:47 73000.0 2.0 2020-03-26 17:23:27 122800.0 5.0 ... 159000.0 4.0 2020-11-02 10:16:56 48000.0 1.0 2020-12-18 12:32:36 162000.0 4.0 1084000.00 33.0
2 17 2020-01-02 11:43:28 1476.0 2.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 1476.00 2.0
3 18 2020-01-04 17:14:24 44289.0 3.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 2020-11-17 14:37:58 79997.0 4.0 0 0.0 0.0 218944.00 10.0
4 23 2020-01-29 19:42:58 58177.0 11.0 2020-02-29 16:29:45 88732.0 14.0 2020-03-31 14:33:01 142977.0 19.0 ... 32988.0 7.0 2020-11-30 15:20:17 12887.0 4.0 2020-12-27 17:27:23 14571.0 3.0 1029513.00 174.0
5 25 2020-01-29 10:53:43 57245.3 5.0 2020-02-29 16:23:06 42578.0 4.0 2020-03-17 16:57:56 43058.0 3.0 ... 50674.5 4.0 2020-11-28 08:55:22 39692.8 3.0 2020-12-28 18:01:53 55016.0 5.0 602419.60 52.0
6 32 2020-01-30 14:44:19 57511.0 13.0 2020-02-29 20:57:17 48588.0 8.0 2020-03-31 21:10:33 76483.0 21.0 ... 107941.0 22.0 2020-11-30 14:59:37 36785.0 8.0 2020-12-30 11:02:06 74436.0 19.0 733722.00 166.0
7 46 2020-01-09 15:12:07 19912.0 4.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 74400.0 6.0 2020-11-17 12:38:38 71588.0 3.0 2020-12-15 16:17:46 89500.0 4.0 562050.00 32.0
8 48 2020-01-23 09:35:40 14277.0 2.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 14277.00 2.0
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... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
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1729025 3399639 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 2020-12-31 22:40:09 10.0 1.0 10.00 1.0
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1729032 3399648 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 2020-12-31 23:30:49 220.0 1.0 220.00 1.0

1729033 rows × 39 columns

截止到这里可以看到原表中多了两列总交易金额和总交易笔数，下面求最后一次交易时间，也就是最大的一个交易时间。这里先把12列交易时间拿出来，再把类型转换为日期格式，接着求最大值

df2 = df.loc[:,["最后交易时间_x_x_x" ,"最后交易时间_y_x_x" ,"最后交易时间_x_y_x","最后交易时间_y_y_x","最后交易时间_x_x_y",
                       "最后交易时间_y_x_y","最后交易时间_x_y_y","最后交易时间_y_y_y","最后交易时间_x_x","最后交易时间_y_x","最后交易时间_x_y"
                      ,"最后交易时间_y_y"]]

df2.head()
最后交易时间_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 最后交易时间_y_y_x 最后交易时间_x_x_y 最后交易时间_y_x_y 最后交易时间_x_y_y 最后交易时间_y_y_y 最后交易时间_x_x 最后交易时间_y_x 最后交易时间_x_y 最后交易时间_y_y
0 2020-01-31 14:31:51 2020-02-27 13:59:31 2020-03-29 13:16:33 2020-04-30 08:47:12 2020-05-29 14:18:27 2020-06-30 12:11:46 2020-07-27 14:12:07 0 0 0 0 0
1 2020-01-23 11:32:46 2020-02-14 12:51:47 2020-03-26 17:23:27 2020-04-26 22:17:48 2020-05-18 09:12:24 2020-06-24 10:45:51 2020-07-28 10:45:23 2020-08-25 14:27:52 2020-09-20 15:32:14 2020-10-26 21:08:04 2020-11-02 10:16:56 2020-12-18 12:32:36
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1729026 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 22:58:45 2020-12-31 22:58:45
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1729028 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 23:10:40 2020-12-31 23:10:40
1729029 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 23:15:51 2020-12-31 23:15:51
1729030 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 23:27:21 2020-12-31 23:27:21
1729031 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 23:28:51 2020-12-31 23:28:51
1729032 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-12-31 23:30:49 2020-12-31 23:30:49

1729033 rows × 13 columns

到这里会发现表中没有与原表中相匹配的列，这里把索引转换为列，利用索引跟原来的表相匹配得到结果

df2 = df2.reset_index()

df2.head()
index 最后交易时间_x_x_x 最后交易时间_y_x_x 最后交易时间_x_y_x 最后交易时间_y_y_x 最后交易时间_x_x_y 最后交易时间_y_x_y 最后交易时间_x_y_y 最后交易时间_y_y_y 最后交易时间_x_x 最后交易时间_y_x 最后交易时间_x_y 最后交易时间_y_y time
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1 1 2020-01-23 11:32:46 2020-02-14 12:51:47 2020-03-26 17:23:27 2020-04-26 22:17:48 2020-05-18 09:12:24 2020-06-24 10:45:51 2020-07-28 10:45:23 2020-08-25 14:27:52 2020-09-20 15:32:14 2020-10-26 21:08:04 2020-11-02 10:16:56 2020-12-18 12:32:36 2020-12-18 12:32:36
2 2 2020-01-02 11:43:28 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-01-02 11:43:28
3 3 2020-01-04 17:14:24 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-06-05 17:23:49 1970-01-01 00:00:00 2020-08-29 19:39:01 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-11-17 14:37:58 1970-01-01 00:00:00 2020-11-17 14:37:58
4 4 2020-01-29 19:42:58 2020-02-29 16:29:45 2020-03-31 14:33:01 2020-04-30 18:59:36 2020-05-30 17:02:40 2020-06-28 17:24:47 2020-07-30 14:29:10 2020-08-31 17:30:30 2020-09-15 14:04:22 2020-10-31 12:47:22 2020-11-30 15:20:17 2020-12-27 17:27:23 2020-12-27 17:27:23
5 5 2020-01-29 10:53:43 2020-02-29 16:23:06 2020-03-17 16:57:56 2020-04-27 16:25:57 2020-05-25 10:21:13 2020-06-27 11:03:30 2020-07-28 17:16:47 2020-08-11 07:35:29 2020-09-28 16:40:02 2020-10-31 14:59:34 2020-11-28 08:55:22 2020-12-28 18:01:53 2020-12-28 18:01:53
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7 7 2020-01-09 15:12:07 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-04-25 17:39:24 2020-05-19 15:25:26 2020-06-20 20:22:10 2020-07-18 16:22:22 2020-08-31 16:59:50 1970-01-01 00:00:00 2020-10-29 09:08:11 2020-11-17 12:38:38 2020-12-15 16:17:46 2020-12-15 16:17:46
8 8 2020-01-23 09:35:40 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 1970-01-01 00:00:00 2020-01-23 09:35:40
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df
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... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
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1729030 1729030 3399646 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 2020-12-31 23:27:21 220.0 1.0 220.00 1.0
1729031 1729031 3399647 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 2020-12-31 23:28:51 220.0 1.0 220.00 1.0
1729032 1729032 3399648 0 0.0 0.0 0 0.0 0.0 0 0.0 ... 0.0 0.0 0 0.0 0.0 2020-12-31 23:30:49 220.0 1.0 220.00 1.0

1729033 rows × 40 columns

六、两张表合并得到含有总交易金额、总交易笔数和最后一次交易时间的列

df3 = pd.merge(left = df,right = df2,on = "index",how = "outer")

df4 = df3.loc[:,["businessId","总交易金额" ,"总交易笔数" ,"time"]]

df4
businessId 总交易金额 总交易笔数 time
0 3 996010.00 87.0 2020-07-27 14:12:07
1 12 1084000.00 33.0 2020-12-18 12:32:36
2 17 1476.00 2.0 2020-01-02 11:43:28
3 18 218944.00 10.0 2020-11-17 14:37:58
4 23 1029513.00 174.0 2020-12-27 17:27:23
5 25 602419.60 52.0 2020-12-28 18:01:53
6 32 733722.00 166.0 2020-12-30 11:02:06
7 46 562050.00 32.0 2020-12-15 16:17:46
8 48 14277.00 2.0 2020-01-23 09:35:40
9 51 175804.00 21.0 2020-12-10 16:29:01
10 52 3130300.00 1842.0 2020-12-29 19:29:53
11 55 337440.66 1342.0 2020-12-23 19:44:17
12 66 296694.60 341.0 2020-12-16 11:01:06
13 80 34255.00 11.0 2020-10-07 14:29:30
14 83 1309749.00 86.0 2020-12-28 16:27:39
15 92 64380.00 14.0 2020-12-08 15:14:21
16 95 1447496.00 113.0 2020-07-06 18:25:35
17 97 50396.00 52.0 2020-02-23 15:25:05
18 98 4950.00 1.0 2020-01-23 23:51:17
19 105 939337.00 37.0 2020-12-25 09:33:23
20 108 2405387.30 541.0 2020-11-26 18:51:56
21 110 799060.00 542.0 2020-12-31 16:36:57
22 116 296129.00 88.0 2020-05-08 09:57:43
23 129 587560.00 258.0 2020-12-18 09:23:39
24 131 459500.00 29.0 2020-07-21 13:53:36
25 137 60642.00 71.0 2020-12-29 14:46:19
26 149 751987.00 83.0 2020-12-28 21:28:15
27 164 286030.00 41.0 2020-10-25 10:23:57
28 169 1702356.00 57.0 2020-12-19 11:53:49
29 171 26978.00 3.0 2020-11-03 10:01:31
... ... ... ... ...
1729003 3399569 288.00 1.0 2020-12-31 22:06:07
1729004 3399582 760.00 1.0 2020-12-31 22:12:39
1729005 3399587 560.00 1.0 2020-12-31 22:15:23
1729006 3399588 10.00 1.0 2020-12-31 22:16:24
1729007 3399589 220.00 1.0 2020-12-31 22:17:30
1729008 3399592 10.00 1.0 2020-12-31 22:18:34
1729009 3399596 5000.00 1.0 2020-12-31 22:21:22
1729010 3399599 2269.00 3.0 2020-12-31 22:30:15
1729011 3399601 221.00 1.0 2020-12-31 22:22:50
1729012 3399602 500.00 1.0 2020-12-31 22:22:56
1729013 3399604 230.00 1.0 2020-12-31 22:23:59
1729014 3399610 5320.00 2.0 2020-12-31 22:38:19
1729015 3399615 2581.00 1.0 2020-12-31 22:29:33
1729016 3399617 10.00 1.0 2020-12-31 22:30:08
1729017 3399618 7000.00 1.0 2020-12-31 22:30:43
1729018 3399619 854.00 1.0 2020-12-31 22:30:53
1729019 3399622 888.00 1.0 2020-12-31 22:32:20
1729020 3399629 3123.00 1.0 2020-12-31 22:33:42
1729021 3399630 956.00 1.0 2020-12-31 22:34:25
1729022 3399633 220.00 1.0 2020-12-31 22:34:51
1729023 3399634 5028.00 1.0 2020-12-31 22:35:01
1729024 3399638 35000.00 1.0 2020-12-31 22:39:23
1729025 3399639 10.00 1.0 2020-12-31 22:40:09
1729026 3399642 220.00 1.0 2020-12-31 22:58:45
1729027 3399643 220.00 1.0 2020-12-31 23:06:34
1729028 3399644 220.00 1.0 2020-12-31 23:10:40
1729029 3399645 652.00 1.0 2020-12-31 23:15:51
1729030 3399646 220.00 1.0 2020-12-31 23:27:21
1729031 3399647 220.00 1.0 2020-12-31 23:28:51
1729032 3399648 220.00 1.0 2020-12-31 23:30:49

1729033 rows × 4 columns

七、计算最后一次交易时间与表中最大的一次交易时间的差值，算出R，把总交易金额改为M，总交易笔数改为F

df4["R"] = -(df4.time - df4.time.max())/np.timedelta64(1,"D")
df4.rename(columns = {"总交易笔数":"F","总交易金额":"M"},inplace = True
        )
df4.head()
businessId M F time R
0 3 996010.0 87.0 2020-07-27 14:12:07 157.407940
1 12 1084000.0 33.0 2020-12-18 12:32:36 13.477049
2 17 1476.0 2.0 2020-01-02 11:43:28 364.511169
3 18 218944.0 10.0 2020-11-17 14:37:58 44.389988
4 23 1029513.0 174.0 2020-12-27 17:27:23 4.272338 
rfm = df4.loc[:,["businessId","M" ,"F" ,"R"]]

rfm.head()
businessId M F R
0 3 996010.0 87.0 157.407940
1 12 1084000.0 33.0 13.477049
2 17 1476.0 2.0 364.511169
3 18 218944.0 10.0 44.389988
4 23 1029513.0 174.0 4.272338 
rfm.describe()
businessId M F R
count 1.729033e+06 1.729033e+06 1.729033e+06 1.729033e+06
mean 1.928541e+06 2.685263e+05 8.307820e+01 1.024406e+02
std 9.058440e+05 4.836615e+05 1.978434e+02 1.127358e+02
min 3.000000e+00 1.000000e+01 1.000000e+00 0.000000e+00
25% 1.238238e+06 2.291300e+04 8.000000e+00 6.647581e+00
50% 2.076301e+06 1.001700e+05 2.800000e+01 4.332269e+01
75% 2.668493e+06 3.010450e+05 7.900000e+01 1.936252e+02
max 3.399648e+06 2.541733e+07 2.169400e+04 3.659962e+02

八、构造rfm函数，把用户分为八大类，得到每类的用户数，交易金额，交易次数等情况

def rfm_func(x):
    level = x.apply(lambda x:"1" if x >= 1 else "0")
    label = level.R + level.F + level.M
    d = {
        '011':'重要价值客户', 
        '111':'重要唤回客户',
        '001':'重要深耕客户',
        '101':'重要挽留客户',
        '010':'一般价值客户',
        '110':'一般唤回客户',
        '000':'新客户',
        '100':'流失客户'
    }
    result = d[label]
    return result
rfm["label"] = rfm[["R","F","M"]].apply(lambda x:x-x.median()).apply(rfm_func,axis = 1)
rfm.head()
businessId M F R label
0 3 996010.0 87.0 157.407940 重要唤回客户
1 12 1084000.0 33.0 13.477049 重要价值客户
2 17 1476.0 2.0 364.511169 流失客户
3 18 218944.0 10.0 44.389988 重要挽留客户
4 23 1029513.0 174.0 4.272338 重要价值客户 
rfm.groupby("label").sum()
businessId M F R
label
一般价值客户 183950574239 5.516117e+09 5043434.0 1.056885e+06
一般唤回客户 115782223261 3.730829e+09 3353214.0 1.037503e+07
新客户 436911070553 6.620066e+09 2345231.0 3.057678e+06
流失客户 988606699527 1.179006e+10 3629429.0 1.122922e+08
重要价值客户 945619095134 3.262352e+11 101731808.0 4.202278e+06
重要唤回客户 352482481210 7.681337e+10 24595629.0 2.961039e+07
重要挽留客户 158595596900 1.666728e+10 1469621.0 1.538149e+07
重要深耕客户 152562505367 1.691790e+10 1476587.0 1.147301e+06 
rfm.groupby("label").count()
businessId M F R
label
一般价值客户 90708 90708 90708 90708
一般唤回客户 60177 60177 60177 60177
新客户 192143 192143 192143 192143
流失客户 521509 521509 521509 521509
重要价值客户 508064 508064 508064 508064
重要唤回客户 190944 190944 190944 190944
重要挽留客户 88028 88028 88028 88028
重要深耕客户 77460 77460 77460 77460 
plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
for label,gropued in rfm.groupby('label'):
    x= gropued['F']
    y = gropued['R']

    plt.scatter(x,y,label = label) # 利用循环绘制函数
plt.legend(loc='best') # 图例位置
plt.xlabel('Frequency')
plt.ylabel('Recency')
plt.show()

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-DUP1VB5Y-1611199367909)(output_72_0.png)]

rfm.describe()
businessId M F R
count 1.729033e+06 1.729033e+06 1.729033e+06 1.729033e+06
mean 1.928541e+06 2.685263e+05 8.307820e+01 1.024406e+02
std 9.058440e+05 4.836615e+05 1.978434e+02 1.127358e+02
min 3.000000e+00 1.000000e+01 1.000000e+00 0.000000e+00
25% 1.238238e+06 2.291300e+04 8.000000e+00 6.647581e+00
50% 2.076301e+06 1.001700e+05 2.800000e+01 4.332269e+01
75% 2.668493e+06 3.010450e+05 7.900000e+01 1.936252e+02
max 3.399648e+06 2.541733e+07 2.169400e+04 3.659962e+02

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    swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码     在js中用setPostParams（{"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value，"utf-8")}）; 然后在servlet中String t
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    cygwin很多命令显示command not found的解决办法   修改cygwin.BAT文件如下 @echo off D: set CYGWIN=tty notitle glob set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
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  • erlang 部署 wudixiaotie erlang
    1.如果在启动节点的时候报这个错 ： {"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}} 则需要在reltool.config中加入 {app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},     2.当generate时，遇到： ERROR
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他