为自有广告创建一个 DataFrame

自有广告团队很担心，因为在过去几周里，他们的转化率突然下降。在之前的练习中，您已经根据语言偏好相关的模式确认了转化率确实下降。

作为数据科学家，您的工作是向市场相关方提供尽可能具体的反馈，以便他们能最大程度地纠正问题。关键不只是说"看起来是语言有问题"，而是要明确指出具体出了什么问题，避免团队重蹈覆辙。

本练习是课程的一部分

使用 pandas 分析营销活动

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练习说明

使用 np.where() 在 house_ads 中创建一个名为 'is_correct_lang' 的新列：当 'language_displayed' 等于 'language_preferred' 时取值 'Yes'，否则取 'No'。
按 date_served 和 is_correct_lang 分组，得到每日投放广告的计数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Add the new column is_correct_lang
house_ads['is_correct_lang'] = np.____(
    house_ads['____'] == house_ads['____'], 
    '____', 
    '____')

# Groupby date_served and correct_language
language_check = house_ads.____(____)['____'].____()

# Unstack language_check and fill missing values with 0's
language_check_df = pd.DataFrame(language_check.unstack(level=1)).fillna(0)

# Print results
print(language_check_df)

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