Ajouter des évolutions

Analytique prédictive intermédiaire en Python

Nele Verbiest

Senior Data Scientist @PythonPredictions

Motivation des évolutions (1)

Analytique prédictive intermédiaire en Python

Motivation des évolutions (2)

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Motivation des évolutions (3)

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Motivation des évolutions (4)

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Motivation des évolutions (5)

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Ajouter des évolutions à la table de base (1)

# Reference dates
start_2017 = datetime.date(2017,1,1)
start_2016 = datetime.date(2016,1,1)
start_2015 = datetime.date(2015,1,1)
# Gifts last month and last year
gifts_2016 = gifts[
   (gifts["date"]<start_2017) 
    & (gifts["date"]>=start_2016)]

gifts_2015_and_2016 = gifts[
   (gifts["date"]<start_2017) 
    & (gifts["date"]>=start_2015)]
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Ajouter des évolutions à la table de base (2)

# Number of gifts in these periods per donor
number_gifts_2016 = gifts_2016.groupby("id")["amount"].size().reset_index()
number_gifts_2016.columns = ["donor_ID", "number_gifts_2016"]

number_gifts_2015_and_2016 = gifts_2015_and_2016 .groupby("id")["amount"].size().reset_index() number_gifts_2015_and_2016.columns = ["donor_ID", "number_gifts_2015_and_2016"]
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Ajouter des évolutions à la table de base (3)

# Add these numbers to the basetable
basetable = pd.merge(basetable, 
                     number_gifts_2016, 
                     on="donor_ID",
                     how = "left")
basetable = pd.merge(basetable, 
                     number_gifts_2015_and_2016, 
                     on="donor_ID",
                     how = "left")

# Calculate ratio of last month's and last year's average basetable["ratio_2015_to_2015_and_2016"] = basetable["number_gifts_2016"] / basetable["number_gifts_2015_and_2016"]
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Ajouter des évolutions à la table de base (4)

print(basetable.head())
donor_id number_gifts_2016 number_gifts_2015_and_2016 ratio_2015_to_2015_and_2016
1        Na                5                          Na
2        9                 12                         0.75
3        3                 6                          0.5
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Passons à la pratique !

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