Zeitversatz in Tagen berechnen – Teil 2
Super gemacht! Jetzt haben wir sechs verschiedene Datensätze mit Jahr-, Monats- und Tageswerten für Rechnungs- und Cohortendaten – invoice_year, cohort_year, invoice_month, cohort_month, invoice_day und cohort_day.
In dieser Übung berechnest du die Differenz zwischen Rechnungs- und Cohortendatum getrennt nach Jahren, Monaten und Tagen und ermittelst anschließend die gesamte Differenz in Tagen. Das ist dein Tagesversatz, den wir in der nächsten Übung verwenden, um die Anzahl der Kundinnen und Kunden zu visualisieren. Die Daten online wurden geladen; du kannst dir den Kopf der Tabelle mit online.head() in der Konsole ausgeben lassen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Kundensegmentierung in Python
Anleitung zur Übung
- Ermittle die Differenz in Jahren zwischen dem Zeitpunkt der Rechnung und dem Zeitpunkt, zu dem die Kohorte erstellt wurde.
- Ermittle die Differenz in Monaten zwischen dem Zeitpunkt der Rechnung und dem Zeitpunkt, zu dem die Kohorte erstellt wurde.
- Ermittle die Differenz in Tagen zwischen dem Zeitpunkt der Rechnung und dem Zeitpunkt, zu dem die Kohorte erstellt wurde.
- Berechne die Anzahl an Tagen für den
CohortIndex(gehe von 365 Tagen pro Jahr und 30 Tagen pro Monat aus).
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Calculate difference in years
years_diff = ____ - ____
# Calculate difference in months
months_diff = ____ - ____
# Calculate difference in days
days_diff = ____ - ____
# Extract the difference in days from all previous values
online['CohortIndex'] = years_diff * ____ + months_diff * ____ + days_diff + ____
print(online.head())