Ajout de variables agrégées

Analytique prédictive intermédiaire en Python

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

Pourquoi des variables agrégées (1)

Pourquoi des variables agrégées (2)

Ajouter la valeur totale l'an dernier (1)

id    date        montant
1    2015-10-16    75
1    2014-02-11    111
2    2012-03-28    93

# Début et fin de la période d'agrégation
start_date = datetime.date(2016,1,1)
end_date = datetime.date(2017,1,1)

# Sélectionner les dons effectués en 2016
gifts_2016 = gifts[(gifts["date"] >= start_date) & (gifts["date"] <= end_date)]

Ajouter la valeur totale l'an dernier (2)

# Somme des dons par donateur en 2016
gifts_2016_bydonor = gifts_2016.groupby(["id"])["amount"].sum().reset_index()
gifts_2016_bydonor.columns = ["donor_ID","sum_2016"]

# Ajouter la somme des dons à la basetable
basetable = pd.merge(basetable, gifts_2016_bydonor, how = "left", on = "donor_ID")
print(basetable.head())

donor_id sum_2016
1        837
2        29
3        682

Ajouter le nombre de dons à la basetable

# Nombre de dons par donateur en 2016
gifts_2016_bydonor = gifts_2016.groupby(["id"]).size().reset_index()
gifts_2016_bydonor.columns = ["donor_ID","count_2016"]

# Ajouter le nombre de dons à la basetable
basetable = pd.merge(basetable, gifts_2016_bydonor, how = "left", on = "donor_ID")
print(basetable.head())

donor_id count_2016
1        4
2        9
3        2

Passons à la pratique !

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