Nivel 2 · Verifica y compara pedidos con cupón en pandas

Qué estás verificando y por qué

El cupón vive en dos lugares: el código en orders["coupon_code"] y el descuento en cada línea de order_items["discount_pct"]. Todos los números de este caso se construyen a partir del segundo, así que primero demuestra que concuerda con el primero:

lines = order_items.merge(orders[["order_id", "coupon_code"]], on="order_id")
lines["coupon"] = lines["coupon_code"].fillna("none")
lines.groupby("coupon")["discount_pct"].agg(["min", "max"])

Si el mínimo y el máximo de un código son iguales, todas sus líneas llevan el mismo descuento. Busca otras tres cosas en el mismo resultado: un código escrito de dos maneras (welcome10 junto a WELCOME10), pedidos sin código que aun así llevan descuento, y cuántos pedidos no tienen ningún código. El fillna("none") importa: groupby descarta las claves NaN a menos que le indiques lo contrario.

Cuánto costó cada cupón

El paso 2 resume primero las líneas en una fila por pedido, porque un cupón es una decisión a nivel de pedido: el valor medio del pedido debe dividirse entre pedidos, no entre líneas.

order_totals = lines.groupby(["order_id", "coupon"], as_index=False)[["gross", "net"]].sum()

Luego agrupa order_totals por coupon. Los ingresos son la suma neta, el AOV es el neto por pedido, el costo del descuento es bruto menos neto, y la participación divide el neto de cada cupón entre el total general g["net"].sum(), el mismo total para todas las filas.

Comparar lo comparable: los mismos días

Cada pedido con cupón promedia menos que un pedido sin código. Suena condenatorio, pero los códigos de temporada corren en semanas concretas, y las cestas de Black Friday son más pequeñas en general. La comparación justa pone cada cupón junto a los pedidos hechos los mismos días sin código.

coupon_days lista los días en que se usó cada código de temporada. Al hacer merge con order_totals por day obtienes todos los pedidos hechos esos días, una vez por cupón. Como ambas tablas tienen una columna coupon, suffixes=("", "_order") conserva el cupón estudiado como coupon y nombra el código propio del pedido como coupon_order. Dos filtros booleanos separan entonces las filas en los pedidos de ese cupón y los pedidos sin código.

WELCOME10 y FREESHIP se dejan fuera de este paso porque corren todos los días: para ellos, “los mismos días” significa todo el año.

Cómo leer el resultado

coupon	coupon_basket	coupon_aov	no_coupon_aov
BFCM25	536.54	402.41	483.06
HOLIDAY20	482.84	386.27	479.56
SPRING15	634.59	539.40	574.96
SUMMER15	671.75	570.98	658.07

La cesta antes del descuento es más o menos igual, o algo superior, a la de un pedido normal esos días. Así que los códigos no hicieron que la gente comprara mucho más; sobre todo pagaron menos por una cesta similar.

Trampas

• .dt.date da objetos de fecha de Python; .dt.normalize() mantiene una columna datetime que se une rápido.
• Filtrar quantity > 0 importa: tres líneas con cupón tienen cantidad cero o negativa.
• El costo de FREESHIP es el envío, que no está en estos totales. Menciónalo en lugar de reportar $0.