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Membros vs. usuários ocasionais ao longo do tempo

Os ciclistas podem ser "Members" (Membros), ou seja, pagam anualmente para poder pegar uma bike a qualquer momento, ou "Casual" (Ocasional), ou seja, pagam no quiosque do ponto de retirada.

Membros e usuários ocasionais caem no mesmo ritmo entre outubro e dezembro, ou um deles cai mais rápido que o outro?

Como antes, rides já foi carregado para você. Você vai usar o método do Pandas .value_counts(), que retorna o número de ocorrências de cada valor em uma Series. Neste caso, as contagens de "Member" ou "Casual".

Este exercício faz parte do curso

Trabalhando com datas e horários em Python

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Instruções do exercício

  • Defina monthly_rides como uma versão reamostrada de rides, por mês, com base na data de início.
  • Use o método .value_counts() para descobrir quantas viagens de Member e Casual houve e divida pelo total de viagens por mês.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Resample rides to be monthly on the basis of Start date
monthly_rides = rides.____('____', on = '____')['Member type']

# Take the ratio of the .value_counts() over the total number of rides
print(monthly_rides.____() / monthly_rides.size())
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