* 겪고 있는 문제 상황을 최대한 자세하게 작성해주세요.

* 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보았는지 구체적으로 함께 알려주세요.

5주차 숙제 완성코드를 그대로 붙여넣었는데 오류가 발생합니다..

어느 부분 때문에 오류가 발생하는 걸까요?

보고 계신

화면 전체를 캡처해 주시면, 튜터님들이 빠르게 상황을 이해할 수 있어요.

#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('/content/cohort_data.csv',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='mixed',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(0, 6, 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()