दो वर्षों के बीच पूर्ण अंतर
एक और वैरिएबल के रूप में, आप 2017 (पिछले वर्ष) में की गई डोनेशन्स की संख्या और उससे पिछले वर्ष 2016 में की गई डोनेशन्स की संख्या के बीच का पूर्ण अंतर जोड़ना चाहेंगे.
इस वैरिएबल को basetable में जोड़ने के लिए, 2016 और 2017 में की गई डोनेशन्स के साथ दो pandas dataframes gifts_2016 और gifts_2017 आपके लिए बनाए गए हैं.
याद रखें कि आप pandas dataframe df में कॉलम id के प्रत्येक id के लिए आवृत्तियाँ groupby फंक्शन से गिन सकते हैं:
df_grouped = df.groupby("id")["value"].count().reset_index()
और आप दो dataframes df1 और df2 को दिए गए merge_id पर निम्नलिखित कोड से left join कर सकते हैं:
merged_df = pd.merge(df1, df2, on=["merge_id"], how="left")
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
इंटरमीडिएट Predictive Analytics in Python
अभ्यास निर्देश
gifts_2016में प्रत्येक डोनर के लिए 2016 में की गई डोनेशन्स की संख्या निकालें.gifts_2017में प्रत्येक डोनर के लिए 2017 में की गई डोनेशन्स की संख्या निकालें.- 2016 और 2017 में की गई डोनेशन्स की संख्या basetable में जोड़ें.
- basetable में 2017 और 2016 में की गई डोनेशन्स की संख्या के बीच का अंतर निकालें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Number of gifts in 2016 and 2017 for each donor
gifts_2016_bydonor = gifts_2016.____("____").____().reset_index()
gifts_2016_bydonor.columns = ["donor_ID", "donations_2016"]
gifts_2017_bydonor = gifts_2017.____("____").____().reset_index()
gifts_2017_bydonor.columns = ["donor_ID", "donations_2017"]
# Add number of gifts in 2016 and 2017 to the basetable
basetable = pd.merge(____, ____, on="donor_ID", how="____")
basetable = pd.merge(____, ____, on="donor_ID", how="____")
# Calculate the number of gifts in 2017 minus number of gifts in 2016
basetable.fillna(0)
basetable["gifts_2017_min_2016"] = ____["____"] - ____["____"]
print(basetable.head())