Aggiungere variabili aggregate

Analisi predittiva intermedia in Python

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

Perché usare variabili aggregate (1)

Perché usare variabili aggregate (2)

Aggiungere il valore totale dell'anno scorso (1)

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

# Data di inizio e fine del periodo di aggregazione
start_date = datetime.date(2016,1,1)
end_date = datetime.date(2017,1,1)

# Seleziona le donazioni fatte nel 2016
gifts_2016 = gifts[(gifts["date"] >= start_date) & (gifts["date"] <= end_date)]

Aggiungere il valore totale dell'anno scorso (2)

# Somma delle donazioni per donatore nel 2016
gifts_2016_bydonor = gifts_2016.groupby(["id"])["amount"].sum().reset_index()
gifts_2016_bydonor.columns = ["donor_ID","sum_2016"]

# Aggiungi la somma delle donazioni alla 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

Aggiungere il numero di donazioni alla basetable

# Numero di donazioni per donatore nel 2016
gifts_2016_bydonor = gifts_2016.groupby(["id"]).size().reset_index()
gifts_2016_bydonor.columns = ["donor_ID","count_2016"]

# Aggiungi il numero di donazioni alla 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

Esercitiamoci!

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