Evaluar el impacto del bug
Es hora de calcular cuántos suscriptores se perdieron por mostrar inglés por error en lugar del idioma preferido de los usuarios. Una vez que el equipo tenga una estimación del impacto de este fallo, podrá decidir si compensa añadir controles adicionales para evitarlo en el futuro. Puede que pienses: ¡claro que merece la pena prevenir errores! Y en parte tienes razón, pero cada decisión de una empresa implica trabajo y presupuesto. Cuanta más información tenga tu equipo, mejor podrá evaluar este intercambio.
El DataFrame converted ya se ha cargado por ti. Contiene las columnas de suscriptores esperados para hablantes de español, árabe y alemán, llamadas expected_spanish_conv, expected_arabic_conv y expected_german_conv, respectivamente.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de campañas de marketing con pandas
Instrucciones del ejercicio
- Crea el DataFrame
convertedusando.locpara seleccionar solo las filas cuya fecha esté entre'2018-01-11'y'2018-01-31'. - Suma las columnas de suscriptores esperados de cada idioma en
convertedy guarda los resultados enexpected_subs. - Suma los suscriptores reales de cada idioma en
convertedy guarda los resultados enactual_subs. - Resta
actual_subsdeexpected_subspara determinar cuántos suscriptores se perdieron debido al bug.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Use .loc to slice only the relevant dates
converted = converted.___['____':'____']
# Sum expected subscribers for each language
expected_subs = ____.sum() + ____.sum() + ____.sum()
# Calculate how many subscribers we actually got
actual_subs = ____.____ + ____.____ + ____.____
# Subtract how many subscribers we got despite the bug
lost_subs = ____
print(lost_subs)