다섯가지 정도 질문 사항이 있는데요,
'작성한 코드 및 에러 메시지' 항목에 작성된 코드가 전체 코드이며 부분별 질문사항은 아래와 같습니다.
1.
progress_rate = list(sparta_data['progress_rate'])
위코드를 넣었을때와 넣지 않았을때의 값 차이가 없던데 왜 들어있는지 궁금합니다.
2.
cohort_data = grouping['user_id'].apply(pd.Series.nunique)
cohort_data = pd.DataFrame(cohort_data)
cohort_data.head(5)
코드에서 첫번째 줄 코드에 대해서는 강사님께서 '유저데이터별 유니크한 값으로 코드 데이터를 만들어주겠다.' 라고 설명해주셨는데 코드 이해가 잘 안 돼서
apply(pd.Series.nunique) 코드에 대해서 조금 더 구체적으로 설명해주시면 감사하겠습니다.
3.
cohort_data = cohort_data.reset_index()
cohort_data.head()
코드에서
index를 설정하지 않으면 start_week별 week와 user_id를 확인할 수 없어서 index 코드를 사용하는건가요??
4.
f=31
for i in range(6):
for j in range(5, 0, -1):
cohort_data.at[(f,j-1), 'user_id'] = int(cohort_data.at[(f,j),'user_id']) + int(cohort_data.at[(f,j-1),'user_id'])
f=f+1
코드에서 두번째 줄의 i 는 이후의 코드에서 사용되지 않던데 어떤 용도인가요??
5.
for i in range(6):
for j in range(1, 6, 1):
retention.at[(w, j)] = retention.at[w,j] / retention.at[w,j-1]
w=w+1
w가 31, j가 1일 때의 값을 구하려면 아래와 같은 코드를 입력해야하는데
retention.at[(31,1)] = retention.at[31,1] / retention.at[31,0]
0번째(31,0)는 있을수가 없는 값이니 첫번째(31,1)와 같은 값으로 나눠줘서 값이 1.0이 나오는건가요??
작성한 코드 및 에러 메세지
#라이브러리 불러오기
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
# 한글깨짐 방지
plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
sparta_data = pd.read_table('파일경로',sep=',')
sparta_data.tail()
#날짜 데이터 타입 변경
format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f'
sparta_data['start_time'] = pd.to_datetime(sparta_data['created_at'], format=format,infer_datetime_format=True)
sparta_data.tail()
#시작 week 구하기
sparta_data['start_week']= sparta_data['start_time'].dt.isocalendar().week
sparta_data.tail()
#시작 주 범위 알기
category_range = set(sparta_data['start_week'])
category_range
# 범주화 하기
#번주화할 데이터
progress_rate = list(sparta_data['progress_rate'])
progress_rate
#범주를 구분하는 기준 bins
bins = [0,4.11,26.03,41.10,61.64,80.82,100]
#구분한 범주의 라벨 labels
labes=[0,1,2,3,4,5]
#범주화에 사용하는 함수 pd.cut
cuts = pd.cut(progress_rate,bins, right=True,include_lowest=True, labels=labes)
cuts
cuts = pd.DataFrame(cuts)
cuts.tail()
# 표 합치기
sparta_data = pd.concat([sparta_data,cuts],axis=1, join='inner')
sparta_data.head()
#표 인덱스 변경하기
sparta_data.columns=['created_at','user_id','name','progress_rate','start_time','start_week',"week"]
sparta_data.head()
#시작주와, 수강 주차별 기준으로 표 grouping 하기
grouping = sparta_data.groupby(['start_week','week'])
grouping.head()
#시작주와, 수강 주차별에 해당하는 수강생 수 구하기
cohort_data = grouping['user_id'].apply(pd.Series.nunique)
cohort_data = pd.DataFrame(cohort_data)
cohort_data.head(10)
#각 주차별 수강한 수강생 총 합 구하기
k=31
for i in range(6):
for j in range(5, 0, -1):
cohort_data.at[(k,j-1), 'user_id'] = int(cohort_data.at[(k,j),'user_id']) + int(cohort_data.at[(k,j-1),'user_id'])
k=k+1
cohort_data = cohort_data.reset_index()
cohort_data.head()
cohort_counts = cohort_data.pivot(index="start_week",
columns="week",
values="user_id")
cohort_counts
# 앞서 만든 피벗 테이블을 retention 변수에 저장하기
retention = cohort_counts
#각 주(week) 별 최초 수강생 수만 가져오기
cohort_sizes = cohort_counts.iloc[:,0]
cohort_sizes.head()
# 최초 수강생 수를 각 데이터에 나눠주기
retention = cohort_counts.divide(cohort_sizes, axis=0)
retention
#각 수치 퍼센트로 변경하기
retention.round(3)*100
#주차별 수강 전환율 구하기
w=31
for i in range(6):
for j in range(5, 1, -1):
retention.at[(w,j)] = retention.at[(w,j)]/retention.at[(w,j-1)]
w=w+1
retention
#주차별 수강 전환율 히트맵
plt.figure(figsize=(10,8))
sns.heatmap(data=retention,
annot=True,
fmt='.0%',
vmin=0,
vmax=1,
cmap="BuGn")
plt.title('개강일별 주차 간 전환율', fontsize=20)
plt.xlabel('주차', fontsize=14,labelpad=30)
plt.ylabel('개강일', fontsize=14,rotation=360,labelpad=30)
plt.yticks(rotation=360)
plt.show()
