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Membres vs usagers occasionnels au fil du temps

Les cyclistes peuvent être "Members", c'est‑à‑dire qu'ils paient un abonnement annuel pour pouvoir prendre un vélo en tout temps, ou "Casual", c'est‑à‑dire qu'ils paient au kiosque attenant à la station d'ancrage.

Est‑ce que les membres et les usagers occasionnels diminuent au même rythme d'octobre à décembre, ou l'un des deux diminue‑t‑il plus rapidement?

Comme précédemment, rides a été chargé pour vous. Vous allez utiliser la méthode Pandas .value_counts(), qui retourne le nombre d'occurrences de chaque valeur dans une Series. Dans ce cas, les comptes de "Member" ou "Casual".

Cette activité fait partie du cours

Travailler avec les dates et les heures en Python

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Instructions de l’exercice

  • Définissez monthly_rides comme une version rééchantillonnée de rides, par mois, en fonction de la date de départ.
  • Utilisez la méthode .value_counts() pour déterminer combien de trajets Member et Casual il y a eu, puis divisez ces valeurs par le nombre total de trajets par mois.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Resample rides to be monthly on the basis of Start date
monthly_rides = rides.____('____', on = '____')['Member type']

# Take the ratio of the .value_counts() over the total number of rides
print(monthly_rides.____() / monthly_rides.size())
Modifier et exécuter le code