Créer une fonction de conversion
Vous avez réalisé beaucoup de calculs répétitifs. Dès que vous repérez des tâches répétitives, pensez à l'automatisation. Plus vous automatisez les tâches à faible variance, plus vous aurez de temps pour explorer de nouveaux sujets passionnants en data science au travail. Cela impressionnera vos parties prenantes marketing et sera plus agréable !
Puisque vous savez que le format du DataFrame marketing restera le même dans le temps, vous pouvez créer une fonction qui vous permettra de calculer à la volée le taux de conversion pour n'importe quel sous-segment.
Dans cet exercice, vous allez créer une fonction qui prend un DataFrame et une liste de noms de colonnes, puis renvoie le taux de conversion sur la ou les colonne(s).
Cet exercice fait partie du cours
Analyzing Marketing Campaigns with pandas
Instructions
- Isolez les lignes du
dataframesaisi par l'utilisateur où les utilisateurs ont été convertis, puis regroupez par la listecolumn_namesfournie par l'utilisateur et comptez le nombre d'utilisateurs convertis uniques. - Regroupez le
dataframesaisi par l'utilisateur par la listecolumn_namesfournie par l'utilisateur et calculez le nombre total d'utilisateurs. - Remplacez toute valeur manquante dans
conversion_ratepar0.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
def conversion_rate(dataframe, column_names):
# Total number of converted users
column_conv = ____
# Total number users
column_total = ____
# Conversion rate
conversion_rate = column_conv/column_total
# Fill missing values with 0
conversion_rate = conversion_rate.____
return conversion_rate