La solicitud

De Jordan Reyes, Director de Marketing
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
channeldaystotal_spendavg_dailypendiente - 3 filas, ordenadas como se pidependiente
Tu código
Cargando el editor…
Solución de referencia
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
Mote revisa tu resultado
Presiona Ejecutar. Cada fila que cumple el objetivo se vuelve una luciérnaga en tu linterna.
Lo que recibe Jordan, y por qué
DataFrames
Cargados como DataFrames de pandas, junto con pd y np.
marketing_spend3,276 filas · 3 columnas
spend_datedatechannelvarcharamountdecimal
| spend_date | channel | amount |
|---|---|---|
| 2023-01-01 | paid | 492.99 |
| 2023-01-01 | 37.38 | |
| 2023-01-01 | social | 200.53 |
| 2023-01-02 | paid | 709.13 |
| 2023-01-02 | 64.13 |
customers2,018 filas · 9 columnas
customer_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarcharemailvarcharcityvarcharstatevarcharsignup_datedatesegmentvarcharreferral_sourcevarchar
| customer_id | first_name | last_name | city | state | signup_date | segment | referral_source | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Owen | Hudson | owen.hudson@icloud.com | San Francisco | CA | 2022-06-02 | consumer | search |
| 2 | Douglas | Mendoza | dmendoza69@gmail.com | Atlanta | GA | 2022-06-02 | consumer | NaN |
| 3 | Henry | Brooks | hbrooks@lakesidecafe.com | Los Angeles | CA | 2022-06-04 | business | NaN |
| 4 | Brian | Graham | bgraham@bluecedarhomes.com | Seattle | WA | 2022-06-06 | business | |
| 5 | Kyle | Jimenez | kjimenez27@yahoo.com | Indianapolis | IN | 2022-06-07 | consumer | NaN |
products120 filas · 8 columnas
product_idintegernamevarcharcategoryvarcharsubcategoryvarcharunit_pricedecimalunit_costdecimallaunched_ondateis_activeboolean
| product_id | name | category | subcategory | unit_price | unit_cost | launched_on | is_active |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 101 | Vale Velvet Loveseat | Furniture | Sofas | 1659.00 | NaN | 2023-09-11 | true |
| 102 | Alder Oak Coffee Table | Furniture | Tables | 919.00 | 503.50 | 2024-05-16 | true |
| 103 | Orchard Rattan Dining Chair | Furniture | Chairs | 789.00 | 429.87 | 2023-05-27 | true |
| 104 | Upland Oak Bookcase | Furniture | Storage | 429.00 | 214.70 | 2022-12-20 | true |
| 105 | Avery Leather Bed Frame | Furniture | Beds | 449.00 | 232.70 | 2021-08-31 | true |
orders12,000 filas · 7 columnas
order_idintegercustomer_idintegerorder_datetimestampstatusvarcharchannelvarcharshipping_feedecimalcoupon_codevarchar
| order_id | customer_id | order_date | status | channel | shipping_fee | coupon_code |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1001 | 125 | 2023-01-01 20:51:19 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1002 | 156 | 2023-01-02 07:58:46 | completed | web | 0.00 | NaN |
| 1003 | 22 | 2023-01-02 10:25:27 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1004 | 48 | 2023-01-02 11:21:51 | completed | marketplace | 4.99 | WELCOME10 |
| 1005 | 82 | 2023-01-02 11:43:36 | completed | web | 0.00 | WELCOME10 |
order_items30,338 filas · 6 columnas
order_item_idintegerorder_idintegerproduct_idintegerquantityintegerunit_pricedecimaldiscount_pctdecimal
| order_item_id | order_id | product_id | quantity | unit_price | discount_pct |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1001 | 121 | 9 | 31.99 | 0.00 |
| 2 | 1001 | 154 | 3 | 11.99 | 0.00 |
| 3 | 1002 | 154 | 4 | 11.99 | 0.00 |
| 4 | 1002 | 194 | 1 | 149.00 | 0.00 |
| 5 | 1002 | 193 | 2 | 19.99 | 0.00 |
returns1,673 filas · 5 columnas
return_idintegerorder_item_idintegerreturned_ondatereasonvarcharrefund_amountdecimal
| return_id | order_item_id | returned_on | reason | refund_amount |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 14 | 2023-01-10 | damaged | 83.69 |
| 2 | 42 | 2023-01-10 | wrong_item | 19.99 |
| 3 | 105 | 2023-01-14 | wrong_item | 10.99 |
| 4 | 24 | 2023-01-16 | changed_mind | 26.99 |
| 5 | 126 | 2023-01-16 | late | 20.99 |
employees60 filas · 8 columnas
employee_idintegerfirst_namevarcharlast_namevarchardepartmentvarchartitlevarcharmanager_idintegerhire_datedatesalaryinteger
| employee_id | first_name | last_name | department | title | manager_id | hire_date | salary |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Catherine | Hale | Executive | Chief Executive Officer | NaN | 2016-03-01 | 285000 |
| 2 | Robert | Kim | Executive | Chief Operating Officer | 1 | 2017-01-09 | 235000 |
| 3 | Megan | Collins | Sales | Head of Sales | 1 | 2018-04-16 | 172000 |
| 4 | Chloe | Gutierrez | Sales | Account Executive | 3 | 2020-01-21 | 72000 |
| 5 | Frank | Bell | Sales | Account Executive | 3 | 2023-05-21 | 73000 |
web_sessions40,000 filas · 7 columnas
session_idintegercustomer_idintegerstarted_attimestampdevicevarcharsourcevarcharpages_viewedintegerconvertedboolean
| session_id | customer_id | started_at | device | source | pages_viewed | converted |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | NaN | 2023-01-01 23:02:24 | mobile | paid | 1 | false |
| 2 | 18 | 2023-01-01 15:07:49 | desktop | paid | 1 | false |
| 3 | NaN | 2023-01-01 16:55:46 | desktop | direct | 7 | false |
| 4 | NaN | 2023-01-01 12:43:28 | mobile | organic | 3 | false |
| 5 | NaN | 2023-01-01 13:06:21 | mobile | social | 2 | false |
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 |
| 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"sobreamounty llamarlo gasto. - Redondear
amountantes de sumar, lo que acumula errores de redondeo a lo largo de 3,000 filas. - Olvidar
as_index=False, de modo quechannelpasa 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.
¡Linterna encendida!
Practicaste: groupbynamed aggregationsummeancountsort values
- Resuelto
- Sin pistas
- Al primer intento
