Crearea unui DataFrame pe baza indexurilor

Acum că ai creat un index pentru a compara ratele de conversie în engleză cu cele din toate celelalte limbi, vei construi un DataFrame care va estima care ar fi trebuit să fie ratele zilnice de conversie dacă utilizatorilor li s-ar fi afișat limba corectă.

A fost creat pentru tine un DataFrame de conversii așteptate numit converted, care grupează house_ads după dată și limba preferată. Acesta conține numărul de utilizatori unici, precum și numărul de conversii pentru fiecare limbă, în fiecare zi.

De exemplu, poți accesa numărul de utilizatori hispanofoni care au primit reclame interne folosind converted[('user_id','Spanish')].

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosește .loc pentru a crea coloana english_conv_rate în converted cu rata de conversie în engleză între '2018-01-11' și '2018-01-31'.
Creează coloane cu ratele de conversie așteptate pentru fiecare limbă înmulțind english_conv_rate cu indexul corespunzător fiecărei limbi (spanish_index, arabic_index sau german_index).
Înmulțește rata de conversie așteptată pentru fiecare limbă cu numărul de utilizatori care ar fi trebuit să primească reclame interne.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create English conversion rate column for affected period
converted['english_conv_rate'] = converted.loc[____][____]/converted.loc[____][____]

# Create expected conversion rates for each language
converted['expected_spanish_rate'] = ____
converted['expected_arabic_rate'] = ____
converted['expected_german_rate'] = ____

# Multiply number of users by the expected conversion rate
converted['expected_spanish_conv'] = ____*____/100
converted['expected_arabic_conv'] = ____*____/100
converted['expected_german_conv'] = ____*____/100

Editează și rulează codul