filter.py

import pandas as pd
from datetime import datetime

# ファイルパス
file_path = r"C:\Users\user\Desktop\git\asmr_title\asmr_data.csv"

# 除外したい単語リスト（タイトル用）
exclude_words = ["実演", "まとめ", "日文版", "中英日", "パック", "セット", "实演", "中日英", "実録", "ブルーアーカイブ", "アズールレーン", "日语"]

# 除外したいタグリスト
exclude_tags = ["ノンフィクション", "体験談", "東方Project", "特定タグ2"]

# CSVデータの読み込み
df = pd.read_csv(file_path)

# タイトルに除外したい単語が含まれている行を除外
title_pattern = '|'.join(exclude_words)
df = df[~df['Title'].str.contains(title_pattern, case=False, na=False)]

# タグに除外したい単語が含まれている行を除外
tag_pattern = '|'.join(exclude_tags)
df = df[~df['Tags'].str.contains(tag_pattern, case=False, na=False)]

# 現在の日付（今日）
today = datetime.now()

# Date列をdatetime型に変換
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], errors='coerce')

# 今日までの経過日数を計算
df['Days_Since_Sale'] = (today - df['Date']).dt.days

# 1日あたりの売上を計算
df['Sales_Per_Day'] = df['Sales'] / df['Days_Since_Sale']

# 1日あたりの売上金額（Sales × Price）を計算
df['Revenue_Per_Day'] = (df['Sales'] * df['Price']) / df['Days_Since_Sale']

# Revenue_Per_Dayが1000以下のデータを除外
df = df[df['Revenue_Per_Day'] > 500]

# 1日あたりの売上金額でソート（降順）
sorted_df = df.sort_values(by='Revenue_Per_Day', ascending=False)

# ソートされたデータを保存
sorted_df.to_csv(r"C:\Users\user\Desktop\git\asmr_title\sorted_asmr_data.csv", index=False)

# 必要な列の表示
print(sorted_df[['Title', 'Sales', 'Price', 'Date', 'Days_Since_Sale', 'Revenue_Per_Day']].head())