Beräkna tidsförskjutning i dagar – del 1

Att beräkna tidsförskjutningen för varje transaktion gör det möjligt att rapportera mätvärden för varje kohort på ett jämförbart sätt.

Först skapar vi 6 variabler som lagrar heltalsvärden för år, månad och dag för faktura- och kohortdatum med hjälp av funktionen get_date_int(), som redan är definierad åt dig:

def get_date_int(df, column):
    year = df[column].dt.year
    month = df[column].dt.month
    day = df[column].dt.day
    return year, month, day

Datamängden online är inläst – du kan skriva ut de första raderna i konsolen med online.head().

Den här övningen är en del av kursen

Kundsegmentering i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Skapa objekten invoice_year, invoice_month och invoice_day genom att anropa funktionen get_date_int på kolumnen InvoiceDay.
Skapa objekten cohort_year, cohort_month och cohort_day genom att anropa funktionen get_date_int på kolumnen CohortDay.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Get the integers for date parts from the `InvoiceDay` column
____, ____, ____ = get_date_int(____, ____)

# Get the integers for date parts from the `CohortDay` column
____, ____, ____ = get_date_int(____, ____)

Redigera och kör kod