利用pandas处理订单数据并匹配组别和渠道

需求：
每天从公司的CRM系统导出的订单数据并不能直接拿来使用，并且缺少下单人员所属的组别和该客户的渠道来源，原始办法是利用excel根据订单编号利用函数关联多个表格返回需要的订单数据，每天这样粘贴复制显得繁琐，数据容易出错或者漏单，下面用pandas进行操作。

源数据（订单主表）：
----CRM系统导出的订单数据----
每一天的数据在150单左右

处理后的数据形式：

至于为什么要处理成这样的数据：

1. 添加部门、组别、渠道的信息’
2. 公司数据库的table结构也是这样的结构，方便数据入库
3. 制作公司报表

整体思路：
匹配部门和组别需要另外一个表格数据《人员信息.xlsx》
匹配渠道 需要根据此单的客服微信和加粉时间去匹配渠道

----------首先加载所需的数据源-------对相应的列就行格式转换和数据清洗-------利用字典映射匹配组别和部门—利用客服微信和加粉时间合成唯一编码，再构造字典去匹配渠道名称-------

下面是代码：

dingdan = pd.read_excel(r"C:\Users\Administrator\Desktop\订单主表.xls")
dingdan = dingdan.drop(["发货时间", "订单备注", "付款方式", "订金方式", "客户编号", "发货单号", "签收时间", "送货方式", "平分客服"], axis=1)
dingdan["加粉时间"