Membres par rapport aux cyclistes occasionnels au fil du temps
Les utilisateurs peuvent soit opter pour un abonnement annuel ( "Members"), ce qui leur permet de payer une cotisation annuelle pour pouvoir emprunter un vélo à tout moment, soit choisir le paiement à l'utilisation ( "Casual"), ce qui implique de payer à la borne connectée à la station de vélos.
Les membres et les cyclistes occasionnels diminuent-ils au même rythme entre octobre et décembre, ou bien l'un diminue-t-il plus rapidement que l'autre ?
Comme précédemment, rides a été chargé pour vous. Vous allez utiliser la méthode Pandas .value_counts(), qui renvoie le nombre d'occurrences de chaque valeur dans une série. Dans ce cas, les catégories « Membre » ou « Occasionnel » sont prises en compte.
Cet exercice fait partie du cours
Utilisation des dates et des heures en Python
Instructions
- Définissez
monthly_ridescomme une version rééchantillonnée derides, par mois, en fonction de la date de début. - Veuillez utiliser la méthode
.value_counts()pour déterminer le nombre de trajets effectués par les membres et les utilisateurs occasionnels, puis divisez ce nombre par le nombre total de trajets effectués par mois.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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())