यूज़र पंसद का विश्लेषण

बग के वास्तविक प्रभाव को समझने के लिए यह तय करना ज़रूरी है कि यदि भाषा-संबंधी त्रुटि नहीं होती, तो हम कितने सब्सक्राइबर की अपेक्षा करते। इससे समस्या के पैमाने को समझने और भविष्य में ऐसी गलती रोकने की अहमियत स्पष्ट होती है।

इस चरण में, आप एक नया DataFrame बनाएँगे जिस पर गणनाएँ करके अपेक्षित सब्सक्राइबरों की संख्या निकाली जा सके। इस DataFrame में प्रति दिन प्रत्येक भाषा को पसंद करने वाले यूज़र्स की संख्या शामिल होगी। जैसे ही आपके पास यह DataFrame होगा, आप यह गणना शुरू कर सकते हैं कि भाषा बग न होने पर आपके पास कितने सब्सक्राइबर होते।

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ मार्केटिंग कैंपेनों का विश्लेषण

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अभ्यास निर्देश

house_ads को date_served और language_preferred के आधार पर group करें।
.agg() कॉल में एक डिक्शनरी का उपयोग करें ताकि यूनिक यूज़र्स की संख्या निकले और converted यूज़र्स की संख्या का sum हो।
converted को level = 1 पर unstack करें

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Group house_ads by date and language
converted = house_ads.groupby(____)\
                        .agg({'____':'____',
                              '____':'____'})

# Unstack converted
converted_df = pd.DataFrame(____.____(____))

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