仿照data['ratio_order_view'] = data.page_order_times/data.page_view_times写出每个用户从page_follow转化为page_order率

时间: 2024-05-06 09:16:44 浏览: 8
假设用户关注某个页面后,进行订单的次数为page_follow_order_times,查看页面的次数为page_follow_view_times,则每个用户从page_follow转化为page_order的率可以通过以下代码计算: ``` data['ratio_follow_order'] = data.page_follow_order_times/data.page_follow_view_times ``` 其中,data是存储用户数据的数据框,ratio_follow_order是新添加的列名,用于存储每个用户从page_follow转化为page_order的率。
相关问题

self.sign_user_list = []仿照这个函数写已签到用户人数函数

好的,可以仿照这个函数写一个已签到用户人数的函数: ```python def get_signed_user_count(self): count = 0 for user in self.sign_user_list: count += 1 return count ``` 这个函数会遍历已签到用户的列表,累加已签到用户的数量并返回。你可以根据实际情况对函数进行调整。

# -*- coding: UTF-8 -*- import unittest from unittest.mock import Mock class TestCustomer(unittest.TestCase): def test_login_true(self): from g6atm4.views.customer import Customer from g6atm4.models.dbutil import DbUtil customer = Customer() Customer.input_id = Mock() Customer.input_id.return_value = "111111" DbUtil.input_pin = Mock() DbUtil.input_pin.return_value = "222222" self.assertEqual(customer.login(), True, "账号密码匹配,登录ATM成功") def test_login_false(self): from g6atm4.views.customer import Customer from g6atm4.models.dbutil import DbUtil customer = Customer() Customer.input_id = Mock() Customer.input_id.return_value = "123456" DbUtil.input_pin = Mock() DbUtil.input_pin.return_value = "111111" self.assertEqual(customer.login(), False, "账号或密码错误,登录ATM失败") if __name__ == '__main__': unittest.main(argv=['first-arg-ignored'], exit=False)仿照这个,写一个存款测试代码

好的,这里是一个简单的 Python 代码示例,用于测试 ATM 存款的功能: ```python import unittest from unittest.mock import Mock # 导入要测试的类 from atm import ATM class TestATM(unittest.TestCase): def test_deposit(self): atm = ATM() account_number = '1234567890' initial_balance = 5000 deposit_amount = 1000 expected_balance = initial_balance + deposit_amount # 模拟银行系统中的账户信息 atm.bank_system.accounts[account_number] = Mock() atm.bank_system.accounts[account_number].balance = initial_balance # 模拟用户输入存款金额 ATM.input_deposit_amount = Mock() ATM.input_deposit_amount.return_value = deposit_amount # 调用存款方法 atm.deposit(account_number) # 验证存款后的账户余额是否正确 self.assertEqual(atm.bank_system.accounts[account_number].balance, expected_balance) if __name__ == '__main__': unittest.main() ``` 这个代码示例使用 `unittest` 框架来测试 `ATM` 类中的 `deposit` 方法。在测试中,我们模拟了银行系统中的账户信息和用户输入的存款金额,然后调用 `deposit` 方法进行存款操作。最后,我们验证存款后的账户余额是否正确。你可以根据需要修改测试用例中的账户信息和存款金额。

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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) 步骤一:二手房单价箱线图 通过箱线图分析二手房单价在各个区域的对比。 """各区域二手房单价箱线图""" #数据分组、数据运算和聚合 box_unitprice_area = df["unitPriceValue"].groupby(df["areaName"]) flag = True box_data = pd.DataFrame(list(range(21000)),columns=["start"]) for name,group in box_unitprice_area: box_data[name] = group del box_data["start"] fig = plt.figure(figsize=(12,7)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_ylabel("总价(万元)",fontsize=14) ax.set_title("各区域二手房单价箱线图",fontsize=18) box_data.plot(kind="box",fontsize=12,sym='r+',grid=True,ax=ax,yticks=[20000,30000,40000,50000,100000]) 可以对比济南各个区的二手房均价和分布。 步骤二:二手房总价箱线图 通过箱线图分析二手房总价在各个区域的对比。 参照下面的提示补全缺失的代码: # 仿照上面的代码,按地区对二手房总价进行归类

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