전환 함수 만들기

반복 계산을 많이 하고 계시네요. 작업에서 반복이 보이면 자동화를 고려해 보세요. 분산이 낮은 작업을 자동화할수록, 업무에서 새로운 흥미로운 데이터 사이언스 주제를 탐색할 시간이 더 생깁니다. 이는 마케팅 이해관계자에게 깊은 인상을 줄 뿐 아니라 더 재미있기도 해요!

marketing DataFrame의 형식이 시간이 지나도 동일하다는 점을 알고 있으므로, 원하는 어떤 하위 세그먼트에 대해서도 즉시 전환율을 계산할 수 있는 함수를 만들 수 있습니다.

이 연습 문제에서는 DataFrame과 열 이름 리스트를 받아 해당 열(들) 기준으로 전환율을 출력하는 함수를 만들어 보겠습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 마케팅 캠페인 분석하기

강의 보기

연습 안내

사용자 입력 dataframe에서 전환된 사용자 행만 추려낸 뒤, 사용자 입력 column_names 리스트로 그룹화하고 전환된 고유 사용자 수를 집계하세요.
사용자 입력 dataframe을 사용자 입력 column_names 리스트로 그룹화하고 전체 사용자 수를 계산하세요.
conversion_rate의 누락 값을 0으로 채우세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def conversion_rate(dataframe, column_names):
    # Total number of converted users
    column_conv = ____

    # Total number users
    column_total = ____  
    
    # Conversion rate 
    conversion_rate = column_conv/column_total
    
    # Fill missing values with 0
    conversion_rate = conversion_rate.____
    return conversion_rate

코드 편집 및 실행