Ajout travail Alexis
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071b9fda36
commit
5f02915ae9
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@ -1759,6 +1759,772 @@
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"# Construction des variables explicatives"
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"# Construction des variables explicatives"
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||||||
]
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]
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||||||
},
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "markdown",
|
||||||
|
"id": "b09c2964-bef9-489e-ad71-84959054531b",
|
||||||
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|
||||||
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|
||||||
|
"## Alexis' work"
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||||||
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]
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|
||||||
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{
|
||||||
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"cell_type": "code",
|
||||||
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"execution_count": 142,
|
||||||
|
"id": "4ab1c0d2-0097-4669-b984-b6822c976740",
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|
||||||
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"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>event_type_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>avg_amount</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>0</th>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.150659</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <td>4</td>\n",
|
||||||
|
" <td>7.762474</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <td>5</td>\n",
|
||||||
|
" <td>4.452618</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" <td>6</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.439463</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" event_type_id avg_amount\n",
|
||||||
|
"0 2 6.150659\n",
|
||||||
|
"1 4 7.762474\n",
|
||||||
|
"2 5 4.452618\n",
|
||||||
|
"3 6 6.439463"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 142,
|
||||||
|
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|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"avg_amount = (df1_products_purchased_reduced.groupby([\"event_type_id\"])\n",
|
||||||
|
" .agg({\"amount\" : \"mean\"}).reset_index()\n",
|
||||||
|
" .rename(columns = {'amount' : 'avg_amount'}))\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
"avg_amount"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 143,
|
||||||
|
"id": "a9c62b39-389e-4dac-89a6-ac8a59fea58a",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>customer_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>event_type_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_tickets</th>\n",
|
||||||
|
" <th>avg_amount</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>0</th>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>384226</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.150659</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>4</td>\n",
|
||||||
|
" <td>453242</td>\n",
|
||||||
|
" <td>7.762474</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>5</td>\n",
|
||||||
|
" <td>201750</td>\n",
|
||||||
|
" <td>4.452618</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6</td>\n",
|
||||||
|
" <td>217356</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.439463</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>4</th>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>143</td>\n",
|
||||||
|
" <td>6.150659</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" customer_id event_type_id nb_tickets avg_amount\n",
|
||||||
|
"0 1 2 384226 6.150659\n",
|
||||||
|
"1 1 4 453242 7.762474\n",
|
||||||
|
"2 1 5 201750 4.452618\n",
|
||||||
|
"3 1 6 217356 6.439463\n",
|
||||||
|
"4 2 2 143 6.150659"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 143,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"nb_tickets = (df1_products_purchased_reduced.groupby([\"customer_id\", \"event_type_id\"])\n",
|
||||||
|
" .agg({\"ticket_id\" : \"count\"}).reset_index()\n",
|
||||||
|
" .rename(columns = {'ticket_id' : 'nb_tickets'})\n",
|
||||||
|
" .merge(avg_amount, how='left', on='event_type_id'))\n",
|
||||||
|
"nb_tickets.head()"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 144,
|
||||||
|
"id": "8710611c-7eb8-45ca-bdcc-009f4081f9e2",
|
||||||
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"metadata": {},
|
||||||
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"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>customer_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>birthdate</th>\n",
|
||||||
|
" <th>street_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>is_partner</th>\n",
|
||||||
|
" <th>gender</th>\n",
|
||||||
|
" <th>is_email_true</th>\n",
|
||||||
|
" <th>opt_in</th>\n",
|
||||||
|
" <th>structure_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>profession</th>\n",
|
||||||
|
" <th>language</th>\n",
|
||||||
|
" <th>mcp_contact_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>last_buying_date</th>\n",
|
||||||
|
" <th>max_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>ticket_sum</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>fidelity</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_purchase_delay</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_price_basket</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_ticket_basket</th>\n",
|
||||||
|
" <th>total_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>purchase_count</th>\n",
|
||||||
|
" <th>first_buying_date</th>\n",
|
||||||
|
" <th>country</th>\n",
|
||||||
|
" <th>age</th>\n",
|
||||||
|
" <th>tenant_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_campaigns</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_campaigns_opened</th>\n",
|
||||||
|
" <th>time_to_open</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>0</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12751</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12825</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <td>11261</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" <td>13071</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>4</th>\n",
|
||||||
|
" <td>653061</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>80.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0 days 19:53:02.500000</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" customer_id birthdate street_id is_partner gender is_email_true \\\n",
|
||||||
|
"0 12751 NaN 2 False 1 True \n",
|
||||||
|
"1 12825 NaN 2 False 2 True \n",
|
||||||
|
"2 11261 NaN 2 False 1 True \n",
|
||||||
|
"3 13071 NaN 2 False 2 True \n",
|
||||||
|
"4 653061 NaN 10 False 2 True \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" opt_in structure_id profession language mcp_contact_id last_buying_date \\\n",
|
||||||
|
"0 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"1 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"2 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"3 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"4 False NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" max_price ticket_sum average_price fidelity average_purchase_delay \\\n",
|
||||||
|
"0 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
|
"1 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
|
"2 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
|
"3 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
|
"4 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" average_price_basket average_ticket_basket total_price purchase_count \\\n",
|
||||||
|
"0 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"1 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"2 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"3 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"4 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" first_buying_date country age tenant_id nb_campaigns \\\n",
|
||||||
|
"0 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"1 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"2 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"3 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"4 NaT NaN NaN 1311 80.0 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" nb_campaigns_opened time_to_open \n",
|
||||||
|
"0 NaN NaT \n",
|
||||||
|
"1 NaN NaT \n",
|
||||||
|
"2 NaN NaT \n",
|
||||||
|
"3 NaN NaT \n",
|
||||||
|
"4 2.0 0 days 19:53:02.500000 "
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"execution_count": 144,
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"output_type": "execute_result"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"source": [
|
||||||
|
"# Fusion avec KPI campaigns liés au customer\n",
|
||||||
|
"df1_customer = pd.merge(df1_customerplus_clean, df1_campaigns_kpi, on = 'customer_id', how = 'left')\n",
|
||||||
|
"df1_customer.head()"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"cell_type": "code",
|
||||||
|
"execution_count": 146,
|
||||||
|
"id": "a89fad43-ee68-4081-9384-3e9f08ec6a59",
|
||||||
|
"metadata": {},
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"name": "stdout",
|
||||||
|
"output_type": "stream",
|
||||||
|
"text": [
|
||||||
|
"shape : (156289, 31)\n"
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"data": {
|
||||||
|
"text/html": [
|
||||||
|
"<div>\n",
|
||||||
|
"<style scoped>\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: middle;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe tbody tr th {\n",
|
||||||
|
" vertical-align: top;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" .dataframe thead th {\n",
|
||||||
|
" text-align: right;\n",
|
||||||
|
" }\n",
|
||||||
|
"</style>\n",
|
||||||
|
"<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
|
||||||
|
" <thead>\n",
|
||||||
|
" <tr style=\"text-align: right;\">\n",
|
||||||
|
" <th></th>\n",
|
||||||
|
" <th>customer_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>birthdate</th>\n",
|
||||||
|
" <th>street_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>is_partner</th>\n",
|
||||||
|
" <th>gender</th>\n",
|
||||||
|
" <th>is_email_true</th>\n",
|
||||||
|
" <th>opt_in</th>\n",
|
||||||
|
" <th>structure_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>profession</th>\n",
|
||||||
|
" <th>language</th>\n",
|
||||||
|
" <th>mcp_contact_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>last_buying_date</th>\n",
|
||||||
|
" <th>max_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>ticket_sum</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>fidelity</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_purchase_delay</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_price_basket</th>\n",
|
||||||
|
" <th>average_ticket_basket</th>\n",
|
||||||
|
" <th>total_price</th>\n",
|
||||||
|
" <th>purchase_count</th>\n",
|
||||||
|
" <th>first_buying_date</th>\n",
|
||||||
|
" <th>country</th>\n",
|
||||||
|
" <th>age</th>\n",
|
||||||
|
" <th>tenant_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_campaigns</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_campaigns_opened</th>\n",
|
||||||
|
" <th>time_to_open</th>\n",
|
||||||
|
" <th>event_type_id</th>\n",
|
||||||
|
" <th>nb_tickets</th>\n",
|
||||||
|
" <th>avg_amount</th>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </thead>\n",
|
||||||
|
" <tbody>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>0</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12751</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>1</th>\n",
|
||||||
|
" <td>12825</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>2</th>\n",
|
||||||
|
" <td>11261</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>3</th>\n",
|
||||||
|
" <td>13071</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>fr</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" <tr>\n",
|
||||||
|
" <th>4</th>\n",
|
||||||
|
" <td>653061</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>10</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2</td>\n",
|
||||||
|
" <td>True</td>\n",
|
||||||
|
" <td>False</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaT</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>1311</td>\n",
|
||||||
|
" <td>80.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>2.0</td>\n",
|
||||||
|
" <td>0 days 19:53:02.500000</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" <td>NaN</td>\n",
|
||||||
|
" </tr>\n",
|
||||||
|
" </tbody>\n",
|
||||||
|
"</table>\n",
|
||||||
|
"</div>"
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"text/plain": [
|
||||||
|
" customer_id birthdate street_id is_partner gender is_email_true \\\n",
|
||||||
|
"0 12751 NaN 2 False 1 True \n",
|
||||||
|
"1 12825 NaN 2 False 2 True \n",
|
||||||
|
"2 11261 NaN 2 False 1 True \n",
|
||||||
|
"3 13071 NaN 2 False 2 True \n",
|
||||||
|
"4 653061 NaN 10 False 2 True \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
|
" opt_in structure_id profession language mcp_contact_id last_buying_date \\\n",
|
||||||
|
"0 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"1 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"2 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"3 True NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
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"4 False NaN NaN NaN NaN NaN \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
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" max_price ticket_sum average_price fidelity average_purchase_delay \\\n",
|
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|
"0 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
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"1 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
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|
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|
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"4 NaN 0 0.0 0 NaN \n",
|
||||||
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"\n",
|
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" average_price_basket average_ticket_basket total_price purchase_count \\\n",
|
||||||
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"0 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"1 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"2 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"3 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"4 NaN NaN NaN 0 \n",
|
||||||
|
"\n",
|
||||||
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" first_buying_date country age tenant_id nb_campaigns \\\n",
|
||||||
|
"0 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"1 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"2 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"3 NaT fr NaN 1311 NaN \n",
|
||||||
|
"4 NaT NaN NaN 1311 80.0 \n",
|
||||||
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"\n",
|
||||||
|
" nb_campaigns_opened time_to_open event_type_id nb_tickets \\\n",
|
||||||
|
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|
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|
"1 NaN NaT NaN NaN \n",
|
||||||
|
"2 NaN NaT NaN NaN \n",
|
||||||
|
"3 NaN NaT NaN NaN \n",
|
||||||
|
"4 2.0 0 days 19:53:02.500000 NaN NaN \n",
|
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|
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|
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"df1_customer_product = pd.merge(df1_customer, nb_tickets, on = 'customer_id', how = 'left')\n",
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"print(\"shape : \", df1_customer_product.shape)\n",
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|
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|
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|
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|
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|
{
|
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"cell_type": "code",
|
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|
"execution_count": 147,
|
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"id": "a19fec00-4ece-400c-937c-ce5cd8daccfd",
|
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"metadata": {},
|
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"outputs": [],
|
||||||
|
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|
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"df1_customer_product.to_csv(\"customer_product.csv\", index = False)"
|
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|
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|
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|
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|
||||||
{
|
{
|
||||||
"cell_type": "markdown",
|
"cell_type": "markdown",
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