전환 인덱스 설정하기
이제 House Ads 전환에서 언어가 실제로 문제였다는 점을 확인했으므로, 이해관계자는 이 버그로 인해 몇 명의 구독자를 잃었는지 알고 싶어 해요.
이번 연습에서는 언어 버그가 발생하기 전 기간을 기준으로, 영어 대비 비영어권 언어의 전환율을 인덱싱해 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
house_ads에서'2018-01-11'이전의'date_served'만 포함하도록 새로운 DataFramehouse_ads_bug을(를) 만드세요.house_ads_bugDataFrame과'language_displayed'열을 사용해conversion_rate()함수를 실행하세요.- 적절한 행을 사용해
lang_conv의Spanish,Arabic,German열을English열로 나누세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate pre-error conversion rate
house_ads_bug = ____[____['____'] < '____']
lang_conv = ____
# Index other language conversion rate against English
spanish_index = ____/____
arabic_index = ____/____
german_index = ____/____
print("Spanish index:", spanish_index)
print("Arabic index:", arabic_index)
print("German index:", german_index)