FivetranAccessor.procesar_pedidos_únicos_shopify#
- FivetranAccessor.process_shopify_unique_orders(*, date_col='processed_timestamp', order_key_col='orders_unique_key', rename_date_to='date')[fuente]#
Calcule el conteo diario de pedidos únicos a partir de un conjunto de datos de Shopify (pre-filtrado).
Esta función está dirigida a datos que siguen el esquema de pedidos de Fivetran Shopify (por ejemplo,
shopify__orders). Supone que la entradadfya está filtrada al subconjunto deseado (por ejemplo, pedidos no cancelados, de entrega en EE. UU., solo nuevos).Supports pandas DataFrames, polars DataFrames (eager and lazy), and PySpark DataFrames. The output type matches the input type.
- Parámetros:
- df
IntoFrameT Input dataframe following the Shopify orders schema. Supported types: pandas.DataFrame, polars.DataFrame, polars.LazyFrame, pyspark.sql.DataFrame
- date_col :
str, predeterminado «processed_timestamp»python:str, predeterminado «processed_timestamp» Columna de marca de tiempo de la cual se deriva el bucket diario.
- order_key_col :
str, predeterminado «orders_unique_key»python:str, valor predeterminado «orders_unique_key» Columna de identificador de pedido único.
- rename_date_to :
str, predeterminado «date»python:str, predeterminado «fecha» Nombre de la columna de fecha en el resultado.
- df
- Devoluciones:
IntoFrameTA dataframe with two columns:
rename_date_toandorders, whereordersis the unique order count per day. The output type matches the input type.