import pandas as pd

from datetime import datetime, timedelta

from matplotlib import pyplot as plt

 

# Загрузка данных

users = pd.read_csv('ch02_problems01_users.csv')  # профили

visits = pd.read_csv('ch02_problems01_visits.csv')  # сессии

 

# Преобразование данных о времени

users['dt'] = pd.to_datetime(users['dt']).dt.date

users['first_ts'] = pd.to_datetime(users['first_ts'])

visits['session_start'] = pd.to_datetime(visits['session_start'])

 

# Доступный интервал привлечения пользователей

min_analysis_date = users['dt'].min()

observation_date = users['dt'].max()

 

# Горизонт анализа

analysis_horizon = 14

# Максимально возможная дата привлечения с учётом горизонта

max_analysis_date = observation_date - timedelta(days=analysis_horizon - 1)

 

# Расчет размеров когорт

report = (

    users.query("dt >= @min_analysis_date and dt <= @max_analysis_date")

    .groupby("dt")

    .agg({"user_id": "nunique"})

)

 

# Построение графика

report.plot(grid=True)

plt.title('Динамика привлечения пользователей')

plt.xlabel('Дата привлечения')

plt.xticks(rotation=45)

plt.ylabel('Размер когорты')

plt.show()

 

# Расчет среднего размера когорты

mean_daily_cohort_size = report["user_id"].mean().astype('int')

 

# Вывод среднего размера когорты

print("Средний размер когорты:", mean_daily_cohort_size)