Ausgaben-Quartile berechnen (q=4)

Wir haben für dich einen Datensatz mit zufälligen CustomerID- und Spend-Werten als data erstellt. Du wirst diesen Datensatz jetzt nutzen, um Kundinnen und Kunden basierend auf den Spend-Werten in Quartile zu gruppieren und jedem von ihnen Labels zuzuweisen.

Die Bibliothek pandas wurde als pd geladen. Du kannst data gerne in der Konsole ausgeben.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Kundensegmentierung in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Erstelle ein Ausgaben-Quartil mit 4 Gruppen – einen Bereich von 1 bis 5.
Weise die Quartilswerte der Spalte Spend_Quartile in data zu.
Sortiere data basierend auf den Spend-Werten und gib das Ergebnis aus.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create a spend quartile with 4 groups - a range between 1 and 5
spend_quartile = pd.____(data['Spend'], q=____, labels=range(1,____))

# Assign the quartile values to the Spend_Quartile column in data
data['____'] = spend_quartile

# Print data with sorted Spend values
print(____.sort_values(____))

Code bearbeiten und ausführen