Détecter la saisonnalité
Supposons que vous souhaitiez prédire si un donateur potentiel fera un don le mois prochain. Comme variables prédictives, vous voulez inclure des variables comme le don moyen, le don maximum et le don minimum du mois dernier.
On vous fournit un dataframe pandas gifts contenant tous les dons effectués en 2017. Vérifiez la présence de saisonnalité dans les dons, afin de savoir si vous devez en tenir compte lors de la construction de la base table.
Cet exercice fait partie du cours
Analytique prédictive intermédiaire en Python
Instructions
- Calculez pour chaque "month" le don moyen effectué par l’ensemble des donateurs.
- Calculez pour chaque "month" le nombre de dons effectués par l’ensemble des donateurs.
- Calculez pour chaque "month" la médiane des dons effectués par l’ensemble des donateurs.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)