Berechnung der Kampagnendauer mit Pandas GroupBy in Python скачать в хорошем качестве

Berechnung der Kampagnendauer mit Pandas GroupBy in Python

Erfahren Sie, wie Sie die Länge von Marketingkampagnen für mehrere Häuser effektiv berechnen, indem Sie Pandas GroupBy in Python nutzen. Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Datenmanipulation und -analyse! --- Dieses Video basiert auf der Frage https://stackoverflow.com/q/62382114/ gestellt von dem Nutzer 'TvCasteren' ( https://stackoverflow.com/u/11192771/ ) sowie auf der Antwort https://stackoverflow.com/a/62382199/ bereitgestellt von dem Nutzer 'Roy2012' ( https://stackoverflow.com/u/1105560/ ) auf der Website 'Stack Overflow'. Vielen Dank an diese großartigen Nutzer und die Stackexchange-Community für ihre Beiträge. Besuchen Sie diese Links, um den Originalinhalt und weitere Details zu sehen, z. B. alternative Lösungen, aktuelle Entwicklungen zum Thema, Kommentare, Versionsverlauf usw. Der ursprüngliche Titel der Frage lautete beispielsweise: Subtracting two columns within a Pandas GroupBy object Außerdem steht der Inhalt (außer Musik) unter der Lizenz CC BY-SA https://meta.stackexchange.com/help/l... Der ursprüngliche Fragenbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ), und der ursprüngliche Antwortbeitrag steht unter der Lizenz 'CC BY-SA 4.0' ( https://creativecommons.org/licenses/... ). Falls Ihnen irgendetwas auffällt oder Unstimmigkeiten bestehen, schreiben Sie mir bitte an vlogize [AT] gmail [DOT] com. --- So berechnen Sie die Kampagnendauer mit Pandas GroupBy Wenn Sie mit Datensätzen arbeiten, die Marketingkampagnen für verschiedene Häuser darstellen, ist es wichtig, die Dauer jeder Kampagne genau zu bestimmen. Dies kann jedoch knifflig sein, wenn mehreren Kampagnenaktionen pro Haus zugeordnet sind. In diesem Blogbeitrag zeigen wir eine klare und effektive Methode zur Berechnung der Kampagnendauer mithilfe der leistungsstarken Pandas-Bibliothek in Python, insbesondere ihrer GroupBy-Funktionalität. Das Problem Stellen Sie sich folgendes Szenario vor: Sie haben einen Datensatz, in dem jedes Haus mehrere Kampagnenaktionen wie „Flyer“ und „Telefonanruf“ durchläuft. Jede Aktion hat ein eigenes Start- und Enddatum. Ziel ist es, die Gesamtdauer der Kampagne pro Haus zu bestimmen, definiert als die Zeit zwischen der ersten und der letzten aufgezeichneten Aktion des Hauses. Beispieldatensatz So könnte Ihre Datenstruktur aussehen: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Die erwartete Ausgabe bezüglich der Kampagnendauern wäre: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Die Lösung Um das zu erreichen, können Sie die GroupBy-Funktion aus der Pandas-Bibliothek zusammen mit der Methode agg verwenden, um Ihre Daten nach Haus zu gruppieren und Start- sowie Enddaten der Kampagnen zu berechnen. Hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung: Schritt 1: Gruppierung nach Haus Gruppieren Sie Ihren DataFrame nach der Spalte „house“. Mit der agg-Funktion können Sie angeben, welche Operationen auf jede Gruppe angewendet werden sollen. Schritt 2: Berechnung der Start- und Enddaten Für jede Hausgruppe suchen Sie: Das früheste Startdatum (Beginn der ersten Aktion) Das späteste Enddatum (Ende der letzten aufgezeichneten Aktion) Schritt 3: Berechnung der Dauer Subtrahieren Sie schließlich das früheste Startdatum vom spätesten Enddatum, um die Kampagnendauer pro Haus zu erhalten. Hier der Code, der das Ganze zusammenfasst: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Erwartete Ausgabe Beim Ausführen des Codes erhalten Sie eine Ausgabe, die die Kampagnendauer für jedes Haus angibt: [[Siehe Video, um diesen Text oder Codeausschnitt anzuzeigen]] Dies gibt Ihnen eine kompakte Übersicht darüber, wie lange die Kampagne für jedes Haus lief. Aufbau Ihres DataFrames Im obigen Beispiel wurde der DataFrame aus einem mehrzeiligen String erstellt, der die typischen Daten simuliert. Wir haben zudem sichergestellt, dass die Datumsangaben korrekt geparst werden, um genaue Berechnungen zu ermöglichen. Bei Vorliegen einer CSV-Datei würden Sie diese entsprechend laden. Fazit Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Berechnung der Kampagnendauer für verschiedene Häuser in Ihrem Datensatz effizient mit der Pandas GroupBy-Funktion und der agg-Methode durchgeführt werden kann. Durch richtiges Gruppieren und die notwendigen Operationen können wertvolle Einblicke in die Länge Ihrer Marketingkampagnen gewonnen werden. Mit der oben beschriebenen Methode sind Sie nun gut gerüstet, um diese Technik auf eigene Datensätze anzuwenden und aussagekräftige Kampagnenanalysen einfach mit der Pandas-Bibliothek in Python durchzuführen.