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Confronto nel tempo: abbonati vs occasionali

I ciclisti possono essere "Members", cioè pagano un abbonamento annuale per poter prendere una bici in qualsiasi momento, oppure "Casual", cioè pagano al chiosco collegato alla stazione di aggancio.

Abbonati e utenti occasionali diminuiscono allo stesso ritmo tra ottobre e dicembre, oppure uno dei due cala più rapidamente?

Come prima, rides è già stato caricato per te. Userai il metodo Pandas .value_counts(), che restituisce il numero di occorrenze di ciascun valore in una Series. In questo caso, i conteggi di "Member" o "Casual".

Questo esercizio fa parte del corso

Lavorare con date e orari in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Imposta monthly_rides come una versione di rides ricampionata per mese, basandoti sulla data di inizio.
  • Usa il metodo .value_counts() per scoprire quante corse di tipo Member e Casual ci sono state e dividile per il numero totale di corse per mese.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# 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())
Modifica ed esegui il codice