Mitglieder vs. Gelegenheitsfahrer im Laufe der Zeit
Fahrer können entweder „ "Members" “ sein, was heißt, dass sie jährlich zahlen, um jederzeit ein Fahrrad nehmen zu können, oder „ "Casual" “, was heißt, dass sie am Kiosk am Fahrradständer zahlen.
Verlieren Mitglieder und Gelegenheitsfahrer von Oktober bis Dezember gleich schnell Mitglieder, oder verliert eine Gruppe schneller Mitglieder als die andere?
Wie schon vorher wurde „ rides “ für dich geladen. Du wirst die Pandas-Methode „ .value_counts() “ verwenden, die die Anzahl der Instanzen jedes Werts in einer Serie zurückgibt. In diesem Fall zählen die „Mitglieder“ oder „Gelegenheitsnutzer“.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in Python
Anleitung zur Übung
- Mach „
monthly_rides“ zu einer neu abgetasteten Version von „rides“, sortiert nach Monat, basierend auf dem Startdatum. - Benutz die Methode „
.value_counts()“, um rauszufinden, wie viele Mitglied- und Gelegenheitsfahrten es gab, und teil sie durch die Gesamtzahl der Fahrten pro Monat.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Resample rides to be monthly on the basis of Start date
monthly_rides = rides.____('____', on = '____')['Member type']
# Take the ratio of the .value_counts() over the total number of rides
print(monthly_rides.____() / monthly_rides.size())