Kvoten mellan föregående månads och föregående års genomsnitt
En intressant variabel att lägga till i basetable är den genomsnittliga gåva en givare donerade förra månaden jämfört med den genomsnittliga gåva givaren donerade föregående år. I den här övningen lär du dig att lägga till den variabeln i bastabellen. Gåvorna som gjordes förra månaden finns redan inlästa i gifts_last_month och gåvorna från föregående år finns i gifts_last_year.
Den här övningen är en del av kursen
Prediktiv analys på mellannivå i Python
Övningsinstruktioner
- Beräkna den genomsnittliga donationen under den senaste månaden för varje givare i
gifts_last_month. - Beräkna den genomsnittliga donationen under det senaste året för varje givare i
gifts_last_year. - Lägg till den genomsnittliga donationen för senaste månaden och senaste året i bastabellen.
- Beräkna kvoten mellan den genomsnittliga donationen för senaste månaden och senaste året i bastabellen.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Average gift last month for each donor
average_gift_last_month = gifts_last_month.____("____")["____"].____().reset_index()
average_gift_last_month.columns = ["donor_ID", "mean_gift_last_month"]
# Average gift last year for each donor
average_gift_last_year = ____
average_gift_last_year.columns = ["donor_ID", "mean_gift_last_year"]
# Add average gift last month and year to basetable
basetable = pd.merge(____, ____, on="____", how="____")
basetable = pd.merge(____, ____, on="____", how="____")
# Calculate ratio of last month's and last year's average
basetable["ratio_month_year"] = basetable["____"] / basetable["____"]
print(basetable.head())