def get_profiles(sessions, orders, ad_costs):

    # Шаг 1. Передадим в функцию расчета профиля данные о рекламных затратах (фрейм ad_costs)

   

    # сортируем сессии по id пользователя и дате для того,чтобы работал first

    # находим первые значения для параметров пользователя - будем считать их основными

    profiles = (sessions.sort_values(by = ['user_id', 'session_start'])          

                        .groupby('user_id').agg({'session_start' : 'first',      

                                                 'channel': 'first',

                                                 'device': 'first',

                                                 'region': 'first'})                                

                        .rename(columns = {'session_start' : 'first_ts'})  

                        .reset_index()  # вернем все данные из индекса в колонки                                          

               )

    # определим дату первого посещеня

    # и начало месяца первого посещения - они понадобятся нам при когортном анализе

    profiles['dt'] = profiles['first_ts'].dt.date                                

    profiles['month'] = profiles['first_ts'].astype('datetime64[M]')    

   

    # добавляем признак платящих пользователей

    profiles['payer'] = profiles['user_id'].isin(orders['user_id'].unique())  

           

    # Шаг 2. К данным о рекламных затратах добавим количества привлеченных пользователей

    new_users = profiles.groupby(['dt', 'channel']).agg({'user_id': 'nunique'}).rename(columns = {'user_id': 'unique_users'}).reset_index()

    ad_costs = ad_costs.merge(new_users, on = ['dt', 'channel'], how = 'left')

   

    # Шаг 3. Найдем среднюю стоимость привлечения пользователя

    ad_costs['acquisition_cost'] = ad_costs['costs'] / ad_costs['unique_users']

   

    # Шаг 4. Присоединим данные к профилям пользователей информацию о средней стоимости привлечения в день привлечения пользователя из нужного источника

    profiles = profiles.merge(ad_costs[['dt', 'channel', 'acquisition_cost']], on = ['dt', 'channel'], how = 'left')

    profiles['acquisition_cost'] = profiles['acquisition_cost'].fillna(0) # органические пользователи будут стоить 0

   

    return profiles