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Agrupando e agregando

Você vai usar .groupby() e .agg() muitas vezes neste curso, então é importante ficar à vontade com elas. Neste exercício, sua tarefa é calcular um conjunto de estatísticas resumidas sobre os dados de compra, segmentados por 'device' (Android ou iOS) e 'gender' (Male ou Female).

Em seguida, você vai comparar os valores entre esses subconjuntos, o que vai fornecer uma linha de base para esses valores como possíveis KPIs a serem otimizados daqui para frente.

O DataFrame purchase_data do exercício anterior já foi carregado para você. Lembrando: ele contém as compras mescladas com dados demográficos dos usuários.

Este exercício faz parte do curso

Customer Analytics and A/B Testing in Python

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Instruções do exercício

  • Agrupe o DataFrame purchase_data por 'device' e 'gender', nessa ordem.
  • Agregue grouped_purchase_data calculando, nessa ordem, a 'mean', a 'median' e o desvio padrão ('std') do preço da compra nesses grupos.
  • Analise os resultados. A média difere muito da mediana? Quanta variabilidade há em cada grupo?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Group the data 
grouped_purchase_data = purchase_data.____(____ = ['____', '____'])

# Aggregate the data
purchase_summary = grouped_purchase_data.____({'price': ['____', '____', '____']})

# Examine the results
print(purchase_summary)
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