दिनों में समय ऑफ़सेट निकालें - भाग 2
शानदार कार्य! अब हमारे पास Invoice और Cohort तिथियों के year, month और day मानों वाले छह अलग-अलग डेटा सेट हैं - invoice_year, cohort_year, invoice_month, cohort_month, invoice_day, और cohort_day.
इस अभ्यास में आप Invoice और Cohort तिथियों के बीच क्रमशः वर्षों, महीनों और दिनों का अंतर निकालेंगे, और फिर दोनों के बीच कुल दिनों का अंतर गणना करेंगे। यही आपका days offset होगा, जिसे हम अगले अभ्यास में customer count को visualise करने के लिए उपयोग करेंगे। online डेटा लोड किया जा चुका है, आप online.head() कॉल करके इसका हेडर कंसोल पर प्रिंट कर सकते हैं.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Customer Segmentation
अभ्यास निर्देश
- Invoice के समय और cohort बनने के समय के बीच वर्षों का अंतर निकालें.
- Invoice के समय और cohort बनने के समय के बीच महीनों का अंतर निकालें.
- Invoice के समय और cohort बनने के समय के बीच दिनों का अंतर निकालें.
CohortIndexके लिए दिनों की संख्या की गणना करें (मान लें कि 1 वर्ष = 365 दिन और 1 माह = 30 दिन).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calculate difference in years
years_diff = ____ - ____
# Calculate difference in months
months_diff = ____ - ____
# Calculate difference in days
days_diff = ____ - ____
# Extract the difference in days from all previous values
online['CohortIndex'] = years_diff * ____ + months_diff * ____ + days_diff + ____
print(online.head())