Python数据分析：根据GPS坐标和任务完成情况优化任务定价

利用Python和GPS坐标优化任务定价策略

你在为如何设定合理的的任务价格而烦恼吗？本文将带你使用Python和Pandas库，分析商品GPS坐标、任务完成情况以及任务标价之间的关系，并提供一种根据历史数据优化任务定价的思路。

目标： 根据已有的'商品GPS纬度'、'商品GPS经度'、'任务标价'和'任务执行情况'数据，调整任务定价策略，以提高任务完成率（'任务执行情况'为1）。

思路：

1. 筛选出'任务执行情况'为1的数据，即已完成的任务。
2. 分析已完成任务中'商品GPS纬度'、'商品GPS经度'和'任务标价'的关系。
3. 根据分析结果，制定新的定价策略，例如：对于特定经纬度范围内的任务，适当提高标价。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_excel(r'D:\pythonProject3\会员信息\附件二：会员信息数据.xlsx')

# 筛选任务执行情况为1的数据
completed_data = data[data['任务执行情况'] == 1]

# 根据商品GPS纬度和经度的数值大小关系，对任务标价进行重新更改
# 这里只是一个简单的示例，你需要根据实际情况修改计算方式
completed_data['任务标价'] = completed_data.apply(lambda row: row['任务标价'] * (row['商品GPS纬度'] + row['商品GPS经度']), axis=1)

# 更新原数据
data.update(completed_data)

# 打印更新后的数据
print(data)

注意：

• 以上代码仅提供一种简单的思路，实际应用中需要根据具体的数据特点和业务需求进行调整。
• 建议进行更深入的数据分析，例如可视化'商品GPS纬度'、'商品GPS经度'和'任务标价'的关系，以找到更优的定价策略。
• 这只是一个示例，你需要根据你的数据和需求修改计算方式，例如使用更复杂的模型来预测最佳定价。