# функция для визуализации конверсии

 

def plot_conversion(conversion, conversion_history, horizon, window=7):

 

    # задаём размер сетки для графиков

    plt.figure(figsize=(15, 5))

 

    # исключаем размеры когорт

    conversion = conversion.drop(columns=['cohort_size'])

    # в таблице динамики оставляем только нужный лайфтайм

    conversion_history = conversion_history.drop(columns=['cohort_size'])[

        [horizon - 1]

    ]

 

    # первый график — кривые конверсии

    ax1 = plt.subplot(1, 2, 1)

    conversion.T.plot(grid=True, ax=ax1)

    plt.legend()

    plt.xlabel('Лайфтайм')

    plt.title('Конверсия пользователей')

 

    # второй график — динамика конверсии

    ax2 = plt.subplot(1, 2, 2, sharey=ax1)

    columns = [

        # столбцами сводной таблицы станут все столбцы индекса, кроме даты

        name for name in conversion_history.index.names if name not in ['dt']

    ]

    filtered_data = conversion_history.pivot_table(

        index='dt', columns=columns, values=horizon - 1, aggfunc='mean'

    )

    filter_data(filtered_data, window).plot(grid=True, ax=ax2)

    plt.xlabel('Дата привлечения')

    plt.title('Динамика конверсии пользователей на {}-й день'.format(horizon))

 

    plt.tight_layout()

    plt.show()