ユーザーの好みを分析する

バグの真の影響を理解するには、言語エラーがなかった場合にどれくらいの登録者数が見込めたかを把握することが重要です。これは、問題の規模を理解し、今後この種のエラーを防ぐ重要性を判断するうえで不可欠です。

このステップでは、期待される登録者数を算出するための計算に使える新しい DataFrame を作成します。この DataFrame には、各言語を好むユーザー数が日別で含まれます。DataFrame が用意できたら、言語バグが発生しなかった場合にどれだけの登録者がいたはずかを計算し始めます。

この演習はコースの一部です

pandasで学ぶマーケティングキャンペーン分析

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演習の手順

house_ads を date_served と language_preferred でグループ化します。
.agg() に辞書を渡して、ユニークユーザー数を計算し、コンバートしたユーザー数の合計を算出します。
level = 1 で converted をアンスタックします

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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

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

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