Tausche deine SIM-Karte
Super Arbeit bis hierher! Du konntest deinen Datensatz auf mehrere Arten umformen. Jetzt gehen wir einen Schritt weiter und analysieren die Daten, um herauszufinden, ob der Mobilfunktarif eines Kunden mit der Kündigung zusammenhängt.
Du untersuchst den churn-Datensatz und stellst fest, dass die Zeilenebenen nicht gut organisiert sind. Zuerst möchtest du die Zeilenindizes umordnen, damit sich dein DataFrame leichter umformen lässt.
Das churn-DataFrame steht dir zur Verfügung. Es enthält Daten zu minutes-, voicemail- und data-Tarifen für verschiedene Jahre. Die Daten sind nach state, city und exited-Status indiziert. Schau es dir unbedingt in der Konsole an!
Diese Übung ist Teil des Kurses
Daten umformen mit pandas
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Switch the first and third row index levels in churn
churn_swap = ____.____(____, ____)
# Print churn_swap
print(churn_swap)