Pandas. Metoda df.resample(). Agregacja dziennych sesji GA4 do tygodni i miesięcy.

Na czym to polega w sklepie

Metoda df.resample działa na indeksie datetime i grupuje obserwacje w przedziały czasowe (D, W, M, Q). Podstawa raportów trendów w e-commerce: z dziennych sesji GA4 do tygodniowego wykresu konwersji bez utraty ciągłości osi czasu.

Przykład ze sklepu internetowego

Masz dzienny DataFrame sesji z indeksem date. Chcesz tygodniową sumę sesji i konwersji:

import pandas as pd

daily = pd.read_csv("ga4_daily.csv", parse_dates=["date"]).set_index("date")
weekly = daily.resample("W-MON").agg({
    "sessions": "sum",
    "conversions": "sum",
    "revenue": "sum",
})
weekly["conversion_rate"] = weekly["conversions"] / weekly["sessions"]
# W-MON: tydzień kończy się w poniedziałek

Co zrobić po stronie biznesu

• Miesięczna suma spend per kanał z dziennych eksportów Ads.
• Kwartał YoY przychodu po resample("QE").
• Uśrednianie dziennego ROAS do tygodniowego trendu w dashboardzie.

W skrócie

resample wymaga datetime index. Reguły jak W-MON i ME (month end) dopasuj do kalendarza raportowego firmy.