사용자 선호도 분석하기
버그의 실제 영향을 파악하려면, 언어 오류가 없었다면 예상했을 가입자 수가 얼마였는지 알아내는 것이 중요해요. 이는 문제의 규모를 이해하고 앞으로 이런 오류를 방지하는 일이 얼마나 중요한지를 판단하는 데 핵심적이에요.
이번 단계에서는 예상 가입자 수를 계산할 수 있도록 새로운 DataFrame을 만들어요. 이 DataFrame에는 날짜별로 각 언어를 선호하는 사용자가 몇 명인지가 포함돼요. 이 DataFrame을 준비한 뒤에는 언어 버그가 없었더라면 예상했을 가입자 수를 계산하기 시작할 수 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
house_ads를date_served와language_preferred로 그룹화하세요..agg()호출 안에서 딕셔너리를 사용해 고유 사용자 수를 계산하고, 전환된 사용자 수의 합을 구하세요.level = 1에서converted를 언스택하세요
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Group house_ads by date and language
converted = house_ads.groupby(____)\
.agg({'____':'____',
'____':'____'})
# Unstack converted
converted_df = pd.DataFrame(____.____(____))