Crearea unui DataFrame pentru reclamele house ads

Echipa responsabilă de house ads este îngrijorată, deoarece a observat o scădere bruscă a ratei de conversie în ultimele câteva săptămâni. În exercițiile anterioare, ai confirmat că aceasta a scăzut, identificând un tipar legat de preferințele lingvistice.

Ca specialist în date, rolul tău este să oferi stakeholderilor din marketing un feedback cât mai concret despre ce a mers prost, astfel încât aceștia să poată corecta problema. Nu este suficient să spui „pare a fi o problemă de limbă" – trebuie să identifici exact care este problema, pentru ca echipa să nu repete aceeași greșeală.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește np.where() pentru a crea o nouă coloană în house_ads, numită 'is_correct_lang', ale cărei valori să fie 'Yes' dacă 'language_displayed' este egal cu 'language_preferred' și 'No' în caz contrar.
Grupează după date_served și is_correct_lang pentru a obține numărul zilnic de reclame afișate.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add the new column is_correct_lang
house_ads['is_correct_lang'] = np.____(
    house_ads['____'] == house_ads['____'], 
    '____', 
    '____')

# Groupby date_served and correct_language
language_check = house_ads.____(____)['____'].____()

# Unstack language_check and fill missing values with 0's
language_check_df = pd.DataFrame(language_check.unstack(level=1)).fillna(0)

# Print results
print(language_check_df)

Editează și rulează codul