Advertisement
Vitaliy_Novichikhin

8.5.1 Появились данные, но неверные, оставил принт для понимания цифр

Feb 12th, 2022
1,182
0
Never
Not a member of Pastebin yet? Sign Up, it unlocks many cool features!
Python 2.53 KB | None | 0 0
  1. import pandas
  2. import seaborn
  3.  
  4. data = pandas.read_csv('support_data.csv')
  5.  
  6. # названия сегментов и интервалов
  7. segments_old = ['Segment 0', 'Segment 1', 'Segment 2']
  8. segments_new = ['Потенциальные клиенты', 'Обычные клиенты', 'VIP-клиенты']
  9. intervals = ['До внедрения роботов', 'После внедрения роботов']
  10.  
  11. intervals_column = list(data['interval'])
  12. segments_column = list(data['segment'])# ваш код здесь
  13. score_column = list(data['score'])# ваш код здесь
  14.  
  15. # средние оценки
  16. mean_scores = []
  17.  
  18. # ваш код здесь
  19. for segment in segments_old:
  20.     score_before = 0
  21.     counter_before = 0
  22.     score_after = 0
  23.     counter_after = 0
  24.     for index in range(len(data)):
  25.         if intervals_column[index] == 'До внедрения роботов':#отсеиваем все строки со значением "До"
  26.             score_before =+ score_column[index] # Добавляем Значения "До" из списка intervals_column
  27.             counter_before =+ 1 # Посчитаем количество "До"
  28.         if intervals_column[index] == 'После внедрения роботов':
  29.             score_after =+ score_column[index] # Добавляем Значения "После" из списка intervals_column
  30.             counter_after =+ 1 # Счтиаем количество "После"
  31.     # необязательный print ниже пишу, для того, чтобы сперва посмотреть на вычисленные значения
  32.     print('значения обнуленных переменных:', counter_after, score_after, score_before, counter_before)
  33. # остальные строки отправил под комментарий, пока не получу цифры обнуленных переменных в строках 20-23
  34.    
  35.     segment_scores = [score_before / counter_before, score_after / counter_after]
  36.     mean_scores.append(segment_scores)
  37.     print('средние значения, по полученным данным выше:', counter_after, score_after, score_before, counter_before)
  38. print('полученный список mean scores:', mean_scores) # вывожу на экран цифры, для того, чтобы увидеть результат перед постройкой хитмэпа
  39. seaborn.heatmap(mean_scores, xticklabels=intervals, yticklabels=segments_new, annot=True, cmap='RdYlGn')
  40.  
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement