Una población que respeta la línea temporal

Imagina que quieres construir una base table para un modelo predictivo que pronostica si los donantes donarán en 2018. La línea temporal indica que la población debe incluir a todos los donantes que hayan donado al menos una vez desde el 1 de enero de 2013, pero que no hayan hecho donaciones después del 1 de enero de 2017. Se te proporciona un dataframe de pandas gifts con todas las donaciones realizadas desde 2010. En este ejercicio, construirás un conjunto con los identificadores de los donantes (donor ids) de todos los donantes de la población.

Este ejercicio forma parte del curso

Análisis predictivo intermedio en Python

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Instrucciones del ejercicio

Construye un dataframe gifts_include con todos los regalos (gifts) hechos en 2013 o más tarde y un dataframe gifts_exclude con todos los regalos hechos en 2017 o más tarde.
Construye un conjunto donors_include que contenga todos los identificadores de donante de gifts_include y un conjunto donors_exclude con todos los identificadores de donante de gifts_exclude.
Construye la población usando el método .difference() sobre tus dos conjuntos.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Gifts made in 2013 or later
gifts_include = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Gifts made in 2017 or later
gifts_exclude = ____[____[____].dt.year >= ____]

# Set with ids in gifts_include
donors_include = ____(____[____])

# Set with ids in gifts_exclude
donors_exclude = ____(____[____])

# Population
population = ____.difference(____)
print(len(population))

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