1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Analityka klientów i testy A/B w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Przestawianie danych

Jak widać, liczba zakupów dokonywanych przez użytkowników w ciągu pierwszego tygodnia rzeczywiście wydaje się rosnąć. Sprawdźmy teraz, czy nie jest to efekt wyłącznie jednego segmentu użytkowników. W tym celu najpierw przestawimy dane według kolumny 'country', a następnie według kolumny 'device'. Wprowadzona zmiana powinna w równym stopniu dotyczyć wszystkich tych grup.

Dane user_purchases zostały wcześniej zgrupowane i zagregowane według kolumn 'country' i 'device'. Wynikowe obiekty są dostępne w twoim środowisku jako user_purchases_country i user_purchases_device.

Dla przypomnienia, metoda .pivot_table() przyjmuje następujące argumenty:

pd.pivot_table(data, values, columns, index)

Instrukcje 1/2

undefined XP
  • 1

    Przestaw tabelę user_purchases_country tak, aby wartościami były first_week_purchases, kolumnami – country, a wierszami – reg_date.

  • 2

    Teraz przyjrzyjmy się danym dotyczącym urządzeń. Przestaw tabelę user_purchases_device tak, aby wartościami były first_week_purchases, kolumnami – device, a wierszami – reg_date.