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Implementação de um projeto de blocos aleatórios

A empresa de manufatura com a qual você trabalhou anteriormente ainda está interessada em realizar alguns experimentos sobre a produtividade dos funcionários. Anteriormente, os dois blocos eram definidos de forma aleatória. Embora isso possa funcionar, pode ser melhor agrupar os participantes com base em características semelhantes.

Os mesmos funcionários são carregados novamente, mas desta vez em um DataFrame chamado productivity, incluindo 1.200 outros colegas. Também inclui uma coluna 'productivity_score' de trabalhadores com base nas unidades produzidas por hora. Essa coluna foi dividida em três grupos para gerar blocos com base em valores de produtividade semelhantes. A empresa gostaria de aplicar um novo programa de incentivo com três opções ('Bonus', 'Profit Sharing' e 'Work from Home') em toda a empresa com tratamento aplicado aleatoriamente.

numpy e pandas como np e pd, respectivamente, são carregados.

Este exercício faz parte do curso

Projeto experimental em Python

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Instruções de exercício

  • Embaralhe os blocks para criar um novo DataFrame chamado prod_df.
  • Redefinir o índice para que block não seja um índice e uma coluna.
  • Atribua aleatoriamente os três valores de tratamento na coluna 'Treatment'.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

# Randomly assign workers to blocks
prod_df = productivity.____('____').apply(
  lambda x: x.____(____)
)

# Reset the index
prod_df = prod_df.____(____)

# Assign treatment randomly
prod_df['Treatment'] = np.random.choice(
  ['____', '____', '____'],
  size=len(____)
)
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