Обчисліть коефіцієнт утримання з нуля

Ви вже бачили, як створити таблицю метрик утримання та середньої кількості для місячних когорт залучення. Тепер ваша черга побудувати метрики утримання самостійно.

Набір даних online завантажено для вас із призначеними місячними когортами та індексом когорти з цього уроку. За потреби виведіть його в Консолі.

Також ми створили та завантажили об'єкт groupby як датафрейм grouping за допомогою такої команди: grouping = online.groupby(['CohortMonth', 'CohortIndex'])

Ця вправа є частиною курсу

Сегментація клієнтів у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Виберіть стовпець з ідентифікатором клієнта, порахуйте кількість унікальних значень, збережіть це як cohort_data та скиньте індекс.
Створіть зведену таблицю (pivot): у індексі — місячна когорта, у стовпцях — індекс когорти, у значеннях — ідентифікатор клієнта.
Виберіть перший стовпець і збережіть його до cohort_sizes.
Поділіть кількість у когортах на розмір когорт уздовж рядків.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Count the number of unique values per customer ID
cohort_data = grouping[____].apply(pd.Series.____).reset_index()

# Create a pivot 
cohort_counts = cohort_data.____(index=____, columns=____, values=____)

# Select the first column and store it to cohort_sizes
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,____]

# Divide the cohort count by cohort sizes along the rows
retention = cohort_counts.____(____, axis=____)

Редагувати та запускати код