构建一个转化率函数
您已经做了很多重复性的计算。每当您发现工作中有重复，就应该考虑自动化。自动化越多低差异度的工作，您在工作中就会有越多时间去探索新颖、有趣的数据科学主题。这不仅会让市场团队的相关方眼前一亮，也会更有趣！
由于您知道 marketing DataFrame 的格式会在一段时间内保持不变，您可以编写一个函数，让您可以按需快速计算任意细分维度下的转化率。
在本练习中，您将编写一个函数，该函数接收一个 DataFrame 和一个列名列表，并输出这些列维度下的转化率。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 分析营销活动
练习说明
- 在用户输入的
dataframe中筛选已完成转化的行，然后按用户输入的column_names列表分组，并统计唯一已转化用户的数量。 - 按用户输入的
column_names列表对dataframe分组，并计算用户总数。 - 将
conversion_rate中的任何缺失值填充为0。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
def conversion_rate(dataframe, column_names):
# Total number of converted users
column_conv = ____
# Total number users
column_total = ____
# Conversion rate
conversion_rate = column_conv/column_total
# Fill missing values with 0
conversion_rate = conversion_rate.____
return conversion_rate