非标、省市区更新

back_ground_module/non_standar_performance_to_BI.py

@@ -155,7 +155,25 @@ class NonStandardPerformanceToBI:
             # 3. 去掉时区信息（变成 naive datetime），然后格式化为字符串
             df[col] = dt_beijing.dt.tz_localize(None).dt.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
 
-        # 4.处理所有配置的列表字段
+        # 4.业绩动作等于拆单做复制
+
+        # 4.1. 定义条件
+        mask = df['业绩动作'] == '拆单'
+
+        # 4.2. 复制满足条件的行
+        new_rows = df[mask].copy()  # ⚠️ 一定要用 .copy() 避免 SettingWithCopyWarning
+
+        # 3. 修改新行中的某些列
+        new_rows['小六业绩金额'] = -new_rows['小六业绩金额']
+        new_rows['区域业绩金额'] = -new_rows['区域业绩金额']
+        new_rows['报备业绩归属小六'] = new_rows['原业绩归属人']
+        new_rows['报备业绩归属区域经理'] = new_rows['原业绩归属区域经理']
+        new_rows['报备业绩归属大区'] = new_rows['原业绩归属大区']
+
+        # 4. 合并回原 DataFrame
+        df = pd.concat([df, new_rows], ignore_index=True)
+
+        # 5.处理所有配置的列表字段
         if "新签阶段及提成比例" in df.columns:
             # 先处理订单登记表字段
             df["新签阶段及提成比例"] = df["新签阶段及提成比例"].apply(