Оценка последствий ошибки

Пора подсчитать, сколько подписчиков было потеряно из-за того, что пользователям ошибочно показывался контент на английском языке вместо их родного. Получив оценку масштаба ущерба, команда сможет решить, стоит ли вводить дополнительные проверки, чтобы избежать подобных ошибок в будущем. Казалось бы, ответ очевиден — конечно, стоит! Однако любое решение требует ресурсов и финансирования. Чем больше информации у команды, тем взвешеннее будет этот выбор.

Датафрейм converted уже загружен для вас. Он содержит столбцы с ожидаемым числом подписчиков для испаноязычных, арабоязычных и немецкоязычных пользователей: expected_spanish_conv, expected_arabic_conv и expected_german_conv соответственно.

Это упражнение является частью курса

Анализ маркетинговых кампаний с помощью pandas

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте датафрейм converted, используя .loc для выбора строк с датами в диапазоне от '2018-01-11' до '2018-01-31'.
Просуммируйте столбцы с ожидаемым числом подписчиков для каждого языка в converted и сохраните результаты в expected_subs.
Просуммируйте фактическое число подписчиков для каждого языка в converted и сохраните результаты в actual_subs.
Вычтите actual_subs из expected_subs, чтобы определить, сколько подписчиков было потеряно из-за ошибки.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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)

Редактировать и запускать код