Вычисление целевой переменной по событию

======= Вы организуете благотворительное мероприятие и хотите предсказать, кто из доноров с наибольшей вероятностью на него придёт. Похожее мероприятие уже проводилось ранее, и эти данные можно использовать для построения предсказательной модели. Вам даны список population с уникальными идентификаторами доноров для этой базовой таблицы и список attend_event с донорами из выборки, которые посетили прошлое мероприятие. В этом упражнении вы построите базовую таблицу с двумя столбцами: donor_id и target, где target равен 1, если донор посетил мероприятие, и 0 в противном случае.

Это упражнение является частью курса

Средний уровень прогностической аналитики на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Создайте pandas DataFrame basetable с одной строкой для каждого донора из списка population и одним столбцом donor_id, содержащим идентификатор донора.
Добавьте целевую переменную в виде столбца в basetable. Значение целевой переменной равно 1, если донор посетил мероприятие, и 0 в противном случае.
Вычислите и выведите на экран долю целевых наблюдений, то есть количество строк, в которых целевая переменная равна 1, делённое на общее количество строк в basetable.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Basetable with one column: donor_id
basetable = pd.DataFrame(____, columns=["____"])

# Add target to the basetable
basetable["target"] = pd.Series([____ if donor_id in ____ else ____ for donor_id in basetable["donor_id"]])

# Calculate and print the target incidence
print(round(____["____"].sum() / len(____), 2))

Редактировать и запускать код