Zacznij terazZacznij za darmo

Tworzenie funkcji do obliczania konwersji

Do tej pory wykonywałeś wiele powtarzających się obliczeń. Kiedy zauważysz, że robisz coś wielokrotnie, warto pomyśleć o automatyzacji. Im więcej rutynowych zadań zautomatyzujesz, tym więcej czasu zostanie ci na odkrywanie nowych i ciekawych zagadnień z zakresu data science. To z pewnością zrobi wrażenie na twoich współpracownikach z działu marketingu – i będzie po prostu przyjemniejsze!

Ponieważ wiesz, że struktura DataFrame marketing pozostanie taka sama w czasie, możesz zbudować funkcję, która pozwoli ci obliczać współczynnik konwersji dla dowolnego podsegmentu w locie.

W tym ćwiczeniu zbudujesz funkcję, która przyjmuje DataFrame i listę nazw kolumn, a następnie zwraca współczynnik konwersji dla tych kolumn.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Analiza kampanii marketingowych z pandas

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wyodrębnij z przekazanego dataframe wiersze, w których użytkownicy dokonali konwersji, następnie zgrupuj według listy column_names i policz liczbę unikalnych przekonwertowanych użytkowników.
  • Zgrupuj przekazany dataframe według listy column_names i oblicz łączną liczbę użytkowników.
  • Wypełnij wszelkie brakujące wartości w conversion_rate wartością 0.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

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
Edytuj i uruchom kod