Calculer le décalage temporel en jours — partie 2
Excellent travail! Nous avons maintenant six ensembles de données distincts avec l'année, le mois et le jour pour les dates de facture et de cohorte — invoice_year, cohort_year, invoice_month, cohort_month, invoice_day et cohort_day.
Dans cet exercice, vous allez calculer séparément la différence entre les dates de facture et de cohorte en années, en mois et en jours, puis calculer la différence totale en jours entre les deux. Ce sera votre décalage en jours, que nous utiliserons dans l'exercice suivant pour visualiser le nombre de clients. Les données online ont été chargées; vous pouvez afficher son en-tête dans la console en appelant online.head().
Cette activité fait partie du cours
Segmentation de la clientèle en Python
Instructions de l’exercice
- Trouvez la différence en années entre le moment de la facture et le moment de création de la cohorte.
- Trouvez la différence en mois entre le moment de la facture et le moment de création de la cohorte.
- Trouvez la différence en jours entre le moment de la facture et le moment de création de la cohorte.
- Calculez le nombre de jours pour le
CohortIndex(en supposant 365 jours par année et 30 jours par mois).
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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())