ЯсноПонятно24

Для добавления дополнительной колонки в датафрейме с пометкой 1 или 0 в зависимости от часа заказа можно использовать следующий код на Python:

import pandas as pd

# Создаем датафрейм с данными
data = {'order_id': [1, 2, 3, 4, 5],
        'time_view': ['08:30:00', '12:45:00', '18:20:00', '21:10:00', '10:05:00']}
df = pd.DataFrame(data)

# Преобразуем столбец time_view в формат времени
df['time_view'] = pd.to_datetime(df['time_view'])

# Добавляем новый столбец peak_hour
peak_hours = [7, 8, 9, 10, 17, 18, 19, 20]
df['peak_hour'] = df['time_view'].dt.hour.isin(peak_hours).astype(int)

# Выводим результат
print(df)

После добавления новой колонки с пометкой пиковых и не-пиковых часов заказов, можно провести А/В-тест по отдельности на пиковых и не-пиковых заказах. Например, можно сравнить конверсию, средний чек, количество заказов и другие метрики между двумя группами.

После проведения теста можно сделать выводы о том, какие часы заказов более выгодны для бизнеса и какие меры можно принять для оптимизации работы в пиковые и не-пиковые часы.