Evaluarea impactului erorii

A venit momentul să calculezi câți abonați s-au pierdut din cauza faptului că utilizatorilor li s-a afișat conținut în engleză în loc de limba preferată. Odată ce echipa are o estimare a impactului acestei erori, poate decide dacă merită să implementeze verificări suplimentare pentru a o preveni pe viitor — poate că te gândești că, evident, merită! Într-un fel, ai dreptate, însă fiecare decizie dintr-o companie implică timp și resurse. Cu cât echipa ta are mai multe informații, cu atât va putea evalua mai bine acest compromis.

DataFrame-ul converted a fost deja încărcat pentru tine. Conține coloane cu abonații așteptați pentru vorbitorii de spaniolă, arabă și germană, denumite expected_spanish_conv, expected_arabic_conv și, respectiv, expected_german_conv.

Acest exercițiu face parte din cursul

Analiza campaniilor de marketing cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Creează DataFrame-ul converted folosind .loc pentru a selecta doar rândurile în care data se află între '2018-01-11' și '2018-01-31'.
Calculează suma coloanelor cu abonații așteptați pentru fiecare limbă din converted și stochează rezultatele în expected_subs.
Calculează suma abonaților reali pentru fiecare limbă din converted și stochează rezultatele în actual_subs.
Scade actual_subs din expected_subs pentru a determina câți abonați s-au pierdut din cauza erorii.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Use .loc to slice only the relevant dates
converted = converted.___['____':'____']

# Sum expected subscribers for each language
expected_subs = ____.sum() + ____.sum() + ____.sum()

# Calculate how many subscribers we actually got
actual_subs = ____.____ + ____.____ + ____.____

# Subtract how many subscribers we got despite the bug
lost_subs = ____
print(lost_subs)

Editează și rulează codul