버그 영향 평가
이제 사용자가 선호하는 언어 대신 실수로 English가 제공되어 잃은 구독자 수를 계산해 볼 차례예요. 팀이 이 오류의 영향을 추정하면, 앞으로 이를 방지하기 위해 추가 점검을 도입할 가치가 있는지 판단할 수 있어요—물론 오류를 예방하려는 노력이 가치 있다고 생각하시겠죠! 한편으로는 맞지만, 회사가 내리는 모든 선택에는 작업과 예산이 필요해요. 팀이 정보를 더 많이 가질수록 이런 트레이드오프를 더 잘 평가할 수 있어요.
DataFrame converted는 이미 로드되어 있어요. 이 데이터에는 스페인어, 아랍어, 독일어 사용자를 위한 예상 구독자 수 열이 각각 expected_spanish_conv, expected_arabic_conv, expected_german_conv로 포함되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 마케팅 캠페인 분석하기
연습 안내
.loc을 사용해 날짜가'2018-01-11'부터'2018-01-31'사이인 행만 선택하여convertedDataFrame을 만드세요.converted에서 각 언어의 예상 구독자 수 열을 합산해expected_subs에 저장하세요.converted에서 각 언어의 실제 구독자 수를 합산해actual_subs에 저장하세요.- 버그로 인해 잃은 구독자 수를 구하려면
expected_subs에서actual_subs를 빼세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Use .loc to slice only the relevant dates
converted = converted.___['____':'____']
# Sum expected subscribers for each language
expected_subs = ____.sum() + ____.sum() + ____.sum()
# Calculate how many subscribers we actually got
actual_subs = ____.____ + ____.____ + ____.____
# Subtract how many subscribers we got despite the bug
lost_subs = ____
print(lost_subs)