[TIL / Today I Learned] 20231227_groupby 질문

할인율 별 신청자 수 분석하기

📖 결제 마지막 페이지에서 할인 혜택을 제공할 경우 결제율을 올릴 수 있다는 것을 확인 했습니다. ​ 그렇다면, 얼마만큼의 할인 혜택을 제공하는 것이 결제 전환율을 가장 높일 수 있는지 궁금해졌습니다! 할인률이 높으면 높을수록 결제가 많아지는지 데이터를 통해 알아볼까요~? ​ 증명하고자 하는 가설 : ​ 할인율이 높으면 높을 수록 결제 전환율도 높을 것이다. 그리하여, 각 2706명에게 1만원, 2만원, 3만원 쿠폰을 동시에 발송 하였다

[내가 작성한 코드]

# 필요한 라이브러리 불러오기 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rc('font', family='NanumBarunGothic') ​ sparta_data = pd.read_table('/content/user_db1.csv',sep=',') ​ sum_of_students_by_discounted_1 = sparta_data[sparta_data['discounted']==10000]['user_id'].count() sum_of_students_by_discounted_1 ​ sum_of_students_by_discounted_2 = sparta_data[sparta_data['discounted']==20000]['user_id'].count() sum_of_students_by_discounted_2 ​ sum_of_students_by_discounted_3 = sparta_data[sparta_data['discounted']==30000]['user_id'].count() sum_of_students_by_discounted_3 ​ ​ #각 결제 인원에서 실제 실험 인원인 2706명을 나누고 각 퍼센테이지 구하기 ​ percent_of_students_by_discounted_1 = sum_of_students_by_discounted_1/2706 *100 percent_of_students_by_discounted_2= sum_of_students_by_discounted_2/2706 *100 percent_of_students_by_discounted_3= sum_of_students_by_discounted_3/2706 *100 ​ print(percent_of_students_by_discounted_1 , percent_of_students_by_discounted_2, percent_of_students_by_discounted_3 ) ​ ​ #그래프 사이즈 plt.figure(figsize=(10,5)) #x 그룹 x_list =["1만원할인", "2만원할인", "3만원할인"] #y 값 y_list = [percent_of_students_by_discounted_1 ,percent_of_students_by_discounted_2, percent_of_students_by_discounted_3] #x,y값 설정 plt.bar(x_list, y_list) #그래프 타이틀 plt.title('할인율에 따른 결제 전환도 분석') #x축 레이블 plt.xlabel('할인율') #y축 레이블 plt.ylabel('결제 전환율') #그래프 보여주기 plt.show() ​

[정답 코드]

#Pandas 라이브러리 불러오기 import pandas as pd ​ # 파일 불러오기 sparta_data = pd.read_table('/content/user_db1.csv',sep=',') ​ #데이터 앞부분 확인 하기 sparta_data .head() ​ #할인율별 수강생 수 구하기 students_discounted = sparta_data.groupby('discounted')['user_id'].count() students_discounted ​ #그래프로 시각화 하기 ​ #그래프 사이즈 plt.figure(figsize=(10,5)) x_list =["1만원 쿠폰 그룹", "2만원 쿠폰 그룹", "3만원 쿠폰 그룹"] #x,y값 설정 plt.bar(x_list, students_discounted.values) #그래프 타이틀 plt.title('할인 율 별 수강 신청 자 수') #x축 레이블 plt.xlabel('할인 적용 범위') #y축 레이블 plt.ylabel('수업 신청한 수강생') #그래프 보여주기 plt.show()

여기서 생긴 질문은

​

내가 작성한 코드

sum_of_students_by_discounted_1 = sparta_data[sparta_data['discounted']==10000]['user_id'].count()

sum_of_students_by_discounted_1

​

sum_of_students_by_discounted_2 = sparta_data[sparta_data['discounted']==20000]['user_id'].count()

sum_of_students_by_discounted_2

​

sum_of_students_by_discounted_3 = sparta_data[sparta_data['discounted']==30000]['user_id'].count()

sum_of_students_by_discounted_3

​

▽

​

정답 코드

students_discounted = sparta_data.groupby('discounted')['user_id'].count()

students_discounted

​

그렇다면 왜 이전 문제에서는 group by를 안 해줬는지 궁금하여 질문 하였다.

​

​

답변을 확인 했는데, 결국 내가 쓴 코드도 맞는 답이었다.

이로써 두 가지 방법으로 작성할 수 있다는 것을 깨달았다.

내가 작성한 여러 줄의 코드를 단 한 줄로 적을 수 있었던 것이다.