세조목

시간별/요일별 사용자수 히트맵 1. UNIX타임스탬프를 일반시간으로 변경하고 컬럼으로 추가 visitStartTime_UTC = pd.to_datetime(train_df2['visitStartTime'], unit='s') train_df2['visitStartTime_UTC'] = visitStartTime_UTC 2. 시간 구하기 train_df2['hour'] = train_df2['visitStartTime_UTC'].dt.hour 3. 요일 구하기 train_df2['day_of_the_week'] = train_df2['date'].dt.weekday 4. 코호트 차트 만들기 grouping = train_df2.groupby(['day_of_the_week', 'hour']) cohort_..

1. 코호트 분석에 필요한 컬럼들로 구성된 데이터프레임 만들기 df = train_df2[['date_week', 'fullVisitorId']] 2. 고객ID('fullVisitorId')를 인덱스로 지정하기 df.set_index('fullVisitorId', inplace=True) # set_index('fullVisitorId') => 'fullVisitorId' 컬럼을 인덱스로 쓰겠다. # inplace=True => 기존 데이터프레임에 변경된 설정으로 덮어쓰겠다. 3. df의 인덱스('fullVisitorId')를 기준으로 방문 주차('date_week')의 최소값 구하기 FirstOrder = df.groupby(df.index)['date_week'].min() df['FirstOrder..