準備資料以視覺化每日轉換
當你想要了解行銷活動的表現時，關鍵就在於觀察關鍵指標在整個活動期間的變化。這些指標能幫你發現活動進行中可能發生的問題，例如結帳系統的錯誤，導致活動後期的轉換率下滑。隨時間變化的指標也能顯示趨勢，例如在週末或特定節日新增訂閱者會增加。
在這個練習中，你會延續先前建立的每日轉換率 Series daily_conversion_rates。在開始視覺化之前，你需要先把資料轉換成更容易搭配 pandas 與 matplotlib 使用的格式。
本練習屬於課程
使用 pandas 分析行銷活動
練習說明
- 將
daily_conversion_ratesSeries 重設索引，並使用pd.DataFrame()將結果轉換為名為daily_conversion_rate的 DataFrame。 - 將新 DataFrame
daily_conversion_rate的欄位重新命名為'date_served'與'conversion_rate'。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Reset index to turn the results into a DataFrame
daily_conversion_rate = ____(daily_conversion_rates.____(____))
# Rename columns
daily_conversion_rate.____ = ['____',
'____']