Zmeškaný hovor

V předchozích cvičeních jsi dokončil/a úpravy datasetu churn. Teď je připravený k použití. Vzpomínáš si, že tě něco zaujalo – v datech jsi zahlédl/a zřetelný vzor.

Než přistoupíš k tréninku klasifikačního modelu, chceš nejdřív provést jednodušší analýzu a zjistit, co dalšího ti data mohou říct. Data přetvaruješ pomocí unstackování úrovní, ale víš, že tento proces může vygenerovat chybějící hodnoty, které bude potřeba ošetřit.

DataFrame churn obsahuje různé vlastnosti zákazníků z Los Angeles a New Yorku a je pro tebe připravený. Určitě si ho prohlédni v konzoli!

Toto cvičení je součástí kurzu

Přetváření dat s pandas

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Přetvaruj DataFrame churn pomocí unstackování úrovně pojmenované churn a chybějící hodnoty nahraď nulami.
Seřaď DataFrame churn podle sloupce voice_mail_plan sestupně a poté podle sloupce international_plan vzestupně.
Vypiš výsledný DataFrame churn_sorted.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Unstack churn level and fill missing values with zero
churn = ____.____(level=____, ____=____)

# Sort by descending voice mail plan and ascending international plan
churn_sorted = churn.____(____=[____, ____], 
                          ____=[____, ____])

# Print final DataFrame and observe pattern
print(____)

Upravit a spustit kód