Vytvoření DataFrame na základě indexů

Teď, když jsi vytvořil/a index pro porovnání konverzního poměru angličtiny s ostatními jazyky, sestavíš DataFrame, který odhadne, jaké by měly být denní konverzní poměry, kdyby uživatelé dostávali obsah ve správném jazyce.

Expektovaný konverzní DataFrame s názvem converted už je pro tebe připravený – seskupuje house_ads podle data a preferovaného jazyka. Obsahuje počet unikátních uživatelů i počet konverzí pro každý jazyk za každý den.

Například počet španělsky mluvících uživatelů, kteří dostali house ads, získáš pomocí converted[('user_id','Spanish')].

Toto cvičení je součástí kurzu

Analýza marketingových kampaní s pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Pomocí .loc vytvoř sloupec english_conv_rate v DataFrame converted s konverzním poměrem pro angličtinu v rozmezí '2018-01-11' a '2018-01-31'.
Vytvoř sloupce s očekávanými konverzními poměry pro každý jazyk tak, že vynásobíš english_conv_rate příslušným jazykovým indexem (spanish_index, arabic_index nebo german_index).
Vynásob očekávaný konverzní poměr každého jazyka počtem uživatelů, kteří měli house ads dostávat.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Create English conversion rate column for affected period
converted['english_conv_rate'] = converted.loc[____][____]/converted.loc[____][____]

# Create expected conversion rates for each language
converted['expected_spanish_rate'] = ____
converted['expected_arabic_rate'] = ____
converted['expected_german_rate'] = ____

# Multiply number of users by the expected conversion rate
converted['expected_spanish_conv'] = ____*____/100
converted['expected_arabic_conv'] = ____*____/100
converted['expected_german_conv'] = ____*____/100

Upravit a spustit kód