Mettere tutto insieme

Le parti interessate del marketing hanno richiesto un report del tasso di conversione giornaliero per ciascun gruppo di età e ne hanno bisogno il prima possibile. Vogliono che tu aggiorni questo report con cadenza mensile. È l'occasione perfetta per usare le tue funzioni. Non solo ti aiuteranno a consegnare rapidamente il report oggi, ma saranno utili ogni mese quando sarà il momento di aggiornare i dati.

Ricorda: conversion_rate() accetta un DataFrame e un elenco di colonne per calcolare il tasso di conversione.

Questo esercizio fa parte del corso

Analizzare campagne di marketing con pandas

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Usando la tua funzione conversion_rate(), crea un nuovo DataFrame chiamato age_group_conv che contenga il tasso di conversione per date_served e age_group a partire dal DataFrame marketing.
Esegui l'unstack di age_group_conv per creare un DataFrame con ogni gruppo di età come colonna. Questo passaggio è già stato fatto per te.
Usa la tua funzione plotting_conv() per tracciare i tassi di conversione per ciascun gruppo di età.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Calculate conversion rate by date served and age group
age_group_conv = ____

# Unstack age_group_conv and create a DataFrame
age_group_df = pd.DataFrame(age_group_conv.unstack(level=1))

# Plot the results
____

Modifica ed esegui il codice