Souhrnné statistiky pro obě třídy
Podívej se na následující kód s metodou .groupby():
# Group by x and compute the standard deviation
df.groupby(['x']).std()
Zde je DataFrame df seskupen podle sloupce 'x' a pro každou hodnotu 'x' se pak vypočítá směrodatná odchylka přes všechny sloupce df. Metoda .groupby() je nesmírně užitečná, když chceš prozkoumat konkrétní sloupce svého datasetu. Teď se blíže podíváme na sloupec 'Churn' a zjistíme, zda existují rozdíly mezi zákazníky, kteří odešli, a těmi, kteří zůstali. Ve tvém pracovním prostředí je k dispozici zredukovaná verze DataFrame telco, která obsahuje sloupce 'Churn', 'CustServ_Calls' a 'Vmail_Message'.
Pokud si potřebuješ osvěžit, jak .groupby() funguje, podívej se zpět na prerekvizitní kurz Manipulating DataFrames with pandas.
Toto cvičení je součástí kurzu
Marketing Analytics: Predicting Customer Churn in Python
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Group telco by 'Churn' and compute the mean
print(telco.____(['____']).____())