偵測季節性
假設你想預測某位潛在捐款人在下個月是否會捐款。作為預測變數，你想納入上個月的平均捐款、最高捐款與最低捐款等變數。
給定一個 pandas DataFrame gifts，其中包含 2017 年的所有捐款紀錄。請檢查捐款是否具有季節性，以判斷在建立 base table 時是否需要考量季節性。
本練習屬於課程
Python 中級預測分析
練習說明
- 針對每個「month」，計算所有捐款人的平均捐款金額。
- 針對每個「month」，計算所有捐款人的捐款次數。
- 針對每個「month」，計算所有捐款金額的中位數。
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。
# Calculate the mean amount donated per month
mean_per_month = gifts.____("month")["amount"].____().reset_index()
print(mean_per_month)
# Calculate the number of donations per month
number_per_month = ____.____("month").____().reset_index()
print(number_per_month)
# Calculate the median amount donated per month
median_per_month = ____.____("____")["____"].____().reset_index()
print(median_per_month)