3  Проверка гипотез

3.1  Сравнение поведения пользователей двух столиц

Первая гипотеза утверждает, что пользователи по-разному слушают музыку в Москве и Санкт-Петербурге. Проверьте это предположение по данным о трёх днях недели — понедельнике, среде и пятнице. Для этого:

 

Разделите пользователей Москвы и Санкт-Петербурга.

Сравните, сколько треков послушала каждая группа пользователей в понедельник, среду и пятницу.

Задание 18

 

Для тренировки сначала выполните каждый из расчётов по отдельности.

 

Оцените активность пользователей в каждом городе. Сгруппируйте данные по городу и посчитайте прослушивания в каждой группе.

 

# Подсчёт прослушиваний в каждом городе

active_by_city = df.groupby('city')['track'].count()

active_by_city

city

Moscow              42741

Saint-Petersburg    18512

Name: track, dtype: int64

В Москве прослушиваний больше, чем в Петербурге. Из этого не следует, что московские пользователи чаще слушают музыку. Просто самих пользователей в Москве больше.

 

Задание 19

 

Теперь сгруппируйте данные по дню недели и посчитайте прослушивания в понедельник, среду и пятницу. Учтите, что в данных есть информация о прослушиваниях только за эти дни.

 

# Подсчёт прослушиваний в каждый из трёх дней

active_by_day = df.groupby('day')['track'].count()

# active_by_day

day

Friday       21840

Monday       21354

Wednesday    18059

Name: track, dtype: int64

В среднем пользователи из двух городов менее активны по средам. Но картина может измениться, если рассмотреть каждый город в отдельности.

Задание 20

 

Вы видели, как работает группировка по городу и по дням недели. Теперь напишите функцию, которая объединит два эти расчёта.

 

Создайте функцию number_tracks(), которая посчитает прослушивания для заданного дня и города. Ей понадобятся два параметра:

 

день недели,

название города.

В функции сохраните в переменную строки исходной таблицы, у которых значение:

 

в колонке day равно параметру day,

в колонке city равно параметру city.

Для этого примените последовательную фильтрацию с логической индексацией (или сложные логические выражения в одну строку, если вы уже знакомы с ними).

 

Затем посчитайте значения в столбце user_id получившейся таблицы. Результат сохраните в новую переменную. Верните эту переменную из функции.

 

# <создание функции number_tracks()>

# Объявляется функция с двумя параметрами: day, city.

​

# В переменной track_list сохраняются те строки таблицы df, для которых

# значение в столбце 'day' равно параметру day и одновременно значение

# в столбце 'city' равно параметру city (используйте последовательную фильтрацию

# с помощью логической индексации или сложные логические выражения в одну строку, если вы уже знакомы с ними).

​

# В переменной track_list_count сохраняется число значений столбца 'user_id',

# рассчитанное методом count() для таблицы track_list.

​

# Функция возвращает число - значение track_list_count.

def number_tracks(day, city):

    track_list = df[df['day'] == 'day']

    track_list = track_list[track_list['city'] == 'city']

    track_list_count = track_list['user_id'].count()

    return track_list_count

​

# Функция для подсчёта прослушиваний для конкретного города и дня.

# С помощью последовательной фильтрации с логической индексацией она

# сначала получит из исходной таблицы строки с нужным днём,

# затем из результата отфильтрует строки с нужным городом,

# методом count() посчитает количество значений в колонке user_id.

# Это количество функция вернёт в качестве результата

​

​

Задание 21

 

Вызовите number_tracks() шесть раз, меняя значение параметров — так, чтобы получить данные для каждого города в каждый из трёх дней.

 

# количество прослушиваний в Москве по понедельникам

number_tracks('Monday', 'Moscow')

0

# количество прослушиваний в Санкт-Петербурге по понедельникам

number_tracks('Monday', 'Saint-Petersburg')

0

# количество прослушиваний в Москве по средам

number_tracks('Wednesday', 'Moscow')

0

day

# количество прослушиваний в Санкт-Петербурге по средам

number_tracks('Wednesday', 'Saint-Petersburg')

# количество прослушиваний в Москве по пятницам

number_tracks('Friday', 'Moscow')

0

# количество прослушиваний в Санкт-Петербурге по пятницам

number_tracks('Friday', 'Saint-Petersburg')

0