Détecter la saisonnalité
Supposons que vous vouliez prédire si un donateur ou une donatrice potentiel·le fera un don le mois prochain. Comme variables prédictives, vous souhaitez inclure des variables comme le don moyen, le don maximal et le don minimal du mois dernier.
On vous fournit un DataFrame pandas gifts avec tous les dons effectués en 2017. Vérifiez la présence de saisonnalité dans les dons afin de déterminer si vous devez en tenir compte lors de la construction de la table de base.
Cette activité fait partie du cours
Analytique prédictive intermédiaire en Python
Instructions de l’exercice
- Calculez, pour chaque « month », le don moyen effectué par l'ensemble des donateurs et donatrices.
- Calculez, pour chaque « month », le nombre de dons effectués par l'ensemble des donateurs et donatrices.
- Calculez, pour chaque « month », la médiane des dons effectués par l'ensemble des donateurs et donatrices.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Calculate the mean amount donated per month
mean_per_month = gifts.____("month")["amount"].____().reset_index()
print(mean_per_month)
# Calculate the number of donations per month
number_per_month = ____.____("month").____().reset_index()
print(number_per_month)
# Calculate the median amount donated per month
median_per_month = ____.____("____")["____"].____().reset_index()
print(median_per_month)