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 entrada df ya 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:
dfIntoFrameT

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.

Devoluciones:
IntoFrameT

A dataframe with two columns: rename_date_to and orders, where orders is the unique order count per day. The output type matches the input type.