1. Faro

Nivel 6 · Gasto de marketing por canal

La solicitud

De Jordan Reyes, Director de Marketing

“Finanzas quiere una vista de un vistazo de nuestro presupuesto publicitario. Por canal: de cuántos días tenemos gasto, el total de los tres años y cuánto cuesta un día típico.”

Tu objetivo

Asigna a result un DataFrame a partir de marketing_spend con una fila por canal y las columnas channel, days (número de filas), total_spend (suma de amount, redondeada a 2) y avg_daily (media de amount, redondeada a 2), ordenado por total_spend descendente, índice reiniciado.

  • Usa el DataFrame marketing_spendpendiente
  • Muestra exactamente channel days total_spend avg_dailypendiente
  • 3 filas, ordenadas como se pidependiente

Tu código

Python

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    ResultadoVista previa de marketing_spend · presiona Ejecutar para ver el tuyo
    Vista previa de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13

    Mote revisa tu resultado

    Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.

    DataFrames

    Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.

    marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
    • spend_datedate
    • channelvarchar
    • amountdecimal
    Primeras 5 filas de marketing_spend
    spend_datechannelamount
    2023-01-01paid492.99
    2023-01-01email37.38
    2023-01-01social200.53
    2023-01-02paid709.13
    2023-01-02email64.13
    customers2,018 filas · 9 columnas
    • customer_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • emailvarchar
    • cityvarchar
    • statevarchar
    • signup_datedate
    • segmentvarchar
    • referral_sourcevarchar
    Primeras 5 filas de customers
    customer_idfirst_namelast_nameemailcitystatesignup_datesegmentreferral_source
    1OwenHudsonowen.hudson@icloud.comSan FranciscoCA2022-06-02consumersearch
    2DouglasMendozadmendoza69@gmail.comAtlantaGA2022-06-02consumerNaN
    3HenryBrookshbrooks@lakesidecafe.comLos AngelesCA2022-06-04businessNaN
    4BrianGrahambgraham@bluecedarhomes.comSeattleWA2022-06-06businesspinterest
    5KyleJimenezkjimenez27@yahoo.comIndianapolisIN2022-06-07consumerNaN
    products120 filas · 8 columnas
    • product_idinteger
    • namevarchar
    • categoryvarchar
    • subcategoryvarchar
    • unit_pricedecimal
    • unit_costdecimal
    • launched_ondate
    • is_activeboolean
    Primeras 5 filas de products
    product_idnamecategorysubcategoryunit_priceunit_costlaunched_onis_active
    101Vale Velvet LoveseatFurnitureSofas1659.00NaN2023-09-11true
    102Alder Oak Coffee TableFurnitureTables919.00503.502024-05-16true
    103Orchard Rattan Dining ChairFurnitureChairs789.00429.872023-05-27true
    104Upland Oak BookcaseFurnitureStorage429.00214.702022-12-20true
    105Avery Leather Bed FrameFurnitureBeds449.00232.702021-08-31true
    orders12,000 filas · 7 columnas
    • order_idinteger
    • customer_idinteger
    • order_datetimestamp
    • statusvarchar
    • channelvarchar
    • shipping_feedecimal
    • coupon_codevarchar
    Primeras 5 filas de orders
    order_idcustomer_idorder_datestatuschannelshipping_feecoupon_code
    10011252023-01-01 20:51:19completedweb0.00NaN
    10021562023-01-02 07:58:46completedweb0.00NaN
    1003222023-01-02 10:25:27completedmarketplace4.99WELCOME10
    1004482023-01-02 11:21:51completedmarketplace4.99WELCOME10
    1005822023-01-02 11:43:36completedweb0.00WELCOME10
    order_items30,338 filas · 6 columnas
    • order_item_idinteger
    • order_idinteger
    • product_idinteger
    • quantityinteger
    • unit_pricedecimal
    • discount_pctdecimal
    Primeras 5 filas de order_items
    order_item_idorder_idproduct_idquantityunit_pricediscount_pct
    11001121931.990.00
    21001154311.990.00
    31002154411.990.00
    410021941149.000.00
    51002193219.990.00
    returns1,673 filas · 5 columnas
    • return_idinteger
    • order_item_idinteger
    • returned_ondate
    • reasonvarchar
    • refund_amountdecimal
    Primeras 5 filas de returns
    return_idorder_item_idreturned_onreasonrefund_amount
    1142023-01-10damaged83.69
    2422023-01-10wrong_item19.99
    31052023-01-14wrong_item10.99
    4242023-01-16changed_mind26.99
    51262023-01-16late20.99
    employees60 filas · 8 columnas
    • employee_idinteger
    • first_namevarchar
    • last_namevarchar
    • departmentvarchar
    • titlevarchar
    • manager_idinteger
    • hire_datedate
    • salaryinteger
    Primeras 5 filas de employees
    employee_idfirst_namelast_namedepartmenttitlemanager_idhire_datesalary
    1CatherineHaleExecutiveChief Executive OfficerNaN2016-03-01285000
    2RobertKimExecutiveChief Operating Officer12017-01-09235000
    3MeganCollinsSalesHead of Sales12018-04-16172000
    4ChloeGutierrezSalesAccount Executive32020-01-2172000
    5FrankBellSalesAccount Executive32023-05-2173000
    web_sessions40,000 filas · 7 columnas
    • session_idinteger
    • customer_idinteger
    • started_attimestamp
    • devicevarchar
    • sourcevarchar
    • pages_viewedinteger
    • convertedboolean
    Primeras 5 filas de web_sessions
    session_idcustomer_idstarted_atdevicesourcepages_viewedconverted
    1NaN2023-01-01 23:02:24mobilepaid1false
    2182023-01-01 15:07:49desktoppaid1false
    3NaN2023-01-01 16:55:46desktopdirect7false
    4NaN2023-01-01 12:43:28mobileorganic3false
    5NaN2023-01-01 13:06:21mobilesocial2false

    La lección

    Todo el resumen en un solo agg

    marketing_spend tiene una fila por día y canal: la fecha, el canal (paid, email o social) y el importe gastado. Las tres preguntas de Jordan son tres agregaciones de los mismos grupos, así que un agg con nombre las responde todas:

    marketing_spend.groupby("channel", as_index=False).agg(
        days=("spend_date", "count"),
        total_spend=("amount", "sum"),
        avg_daily=("amount", "mean"),
    )

    Cada palabra clave es una columna de salida y cada tupla indica qué columna agregar y cómo. Con as_index=False, channel sigue siendo una columna normal, lista para ordenar y compartir.

    Leer los números

    channel days total_spend avg_daily
    paid 1091 888,774.13 814.64
    social 1093 345,764.76 316.34
    email 1092 100,187.71 91.75

    El gasto de paid es unas 2.6 veces el de social y casi 9 veces el de email. Eso es normal en una tienda online: la búsqueda de pago y los anuncios de shopping cuestan dinero por clic, mientras que el correo cuesta poco una vez que existe la lista.

    La columna days guarda una pequeña sorpresa. De 2023 a 2025 hay 1,096 días, y aun así ningún canal tiene 1,096 filas. Faltan unos cuantos días en cada canal (caídas del seguimiento). Para este resumen no importa: la media es el promedio de los días que tenemos. Solo que no dividas el total entre 1,096 y lo llames el mismo número. Comparar un conteo con el número que esperas es un hábito que conviene mantener, porque huecos como estos cambian los totales y los promedios.

    Ordenar un resumen

    El ticket pide primero el canal más grande, así que ordena por total_spend con ascending=False y reinicia el índice. Ordenar por el total redondeado o por el no redondeado da el mismo orden aquí, porque no hay dos canales cercanos. Redondear con un diccionario, .round({"total_spend": 2, "avg_daily": 2}), redondea solo las columnas de dinero y deja intactos los conteos de días.

    Errores comunes

    • Usar "size" o "count" sobre amount y llamarlo gasto.
    • Redondear amount antes de sumar, lo que acumula errores de redondeo a lo largo de 3,000 filas.
    • Olvidar as_index=False, de modo que channel pasa a ser el índice y falla la comprobación de columnas.
    • Dividir el total entre el número de días del calendario en lugar de tomar la media de las filas.

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