🧩 Задача для продвинутых дата-сайентистов: "Парадоксальная корреляция"

📖 Описание задачи

У вас есть DataFrame df с данными о рекламных кампаниях:

import pandas as pd

data = {
    'campaign_id': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    'spend': [1000, 1500, 1200, None, 2000, 1700],
    'revenue': [2000, 2300, 2500, 1800, None, 2700]
}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

Результат:

   campaign_id   spend  revenue
0            1  1000.0  2000.0
1            2  1500.0  2300.0
2            3  1200.0  2500.0
3            4     NaN  1800.0
4            5  2000.0     NaN
5            6  1700.0  2700.0

Вам нужно посчитать корреляцию между spend и revenue.

Вы пишете:

correlation = df['spend'].corr(df['revenue'])
print(correlation)

И получаете:

nan

❗️Но вы уверены, что данные связаны (чем больше spend, тем больше revenue), а Pandas возвращает NaN.

📝 Ваша задача:

1. Почему Pandas возвращает NaN?
2. Как правильно посчитать корреляцию?
3. Как бы вы обработали такие данные в продакшн-пайплайне?

---

🎯 Подвох (ключевой момент):

Метод corr() автоматически игнорирует строки, где хотя бы одно значение NaN.

В этом DataFrame остаются только строки с индексами 0, 1, 2, 5.
→ На этих данных корреляция может быть рассчитана.

Но главная проблема — тип данных.

Если данные были считаны, например, из CSV, где пустые значения остались строками, то Pandas определит колонку как object, а не float64:

print(df.dtypes)

Вывод:

spend      object
revenue    object

И тогда corr() вернёт NaN, потому что не смог интерпретировать данные как числовые.

---

💡 Решение:

1. Проверить типы данных:

```python
print(df.dtypes)
```

2. Привести к числовому типу:

```python
df['spend'] = pd.to_numeric(df['spend'], errors='coerce')
df['revenue'] = pd.to_numeric(df['revenue'], errors='coerce')
```

3. Посчитать корреляцию без NaN:

```python
correlation = df[['spend', 'revenue']].dropna().corr().iloc[0, 1]
print(correlation)
```

✅ Теперь корреляция рассчитана корректно.

---

🔥 Дополнительный подвох:

А что если CSV-файл считан с delimiter=';', а данные внутри разделены запятыми?
→ Тогда весь DataFrame будет одной колонкой с типом object, а Pandas не сможет даже начать обработку.

---

📝 Что проверяет задача:

✅ Понимание, как Pandas обрабатывает NaN и object
✅ Внимательность к типам данных
✅ Умение находить ошибки при чтении и парсинге данных
✅ Опыт очистки и предобработки грязных данных

🔥 Отличная проверка на внимательность и глубину работы с Pandas!