Preparar los datos para visualizar la conversión diaria
Cuando quieres entender cómo ha funcionado tu campaña, es fundamental ver cómo han cambiado las métricas clave a lo largo de la campaña. Estas métricas pueden ayudarte a detectar problemas que hayan ocurrido durante el periodo, como un fallo en el sistema de pago que provoque una caída de la conversión hacia el final. Las métricas en el tiempo también pueden mostrar tendencias, como sumar más suscriptores los fines de semana o en festivos concretos.
En este ejercicio, partirás de la Serie de tasa de conversión diaria daily_conversion_rates que creaste en un ejercicio anterior. Antes de empezar a visualizar, necesitas transformar tus datos a un formato más fácil de usar con pandas y matplotlib.
Este ejercicio forma parte del curso
Análisis de campañas de marketing con pandas
Instrucciones del ejercicio
- Restablece el índice de la Serie
daily_conversion_ratesy usapd.DataFrame()para convertir el resultado en un DataFrame llamadodaily_conversion_rate. - Cambia los nombres de las columnas en el nuevo DataFrame
daily_conversion_ratea'date_served'y'conversion_rate'.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']