Lass den Stack nicht fallen
Es ist fast Feierabend, aber zuerst musst du noch deine letzte Aufgabe abschließen. Du hast einen kleinen Datensatz mit der Gesamtanzahl der Anrufe, die Kund:innen getätigt haben.
Für deine Analyse musst du deine churn-Daten umformen, indem du verschiedene Ebenen stackst. Du weißt, dass dabei fehlende Werte entstehen. Du willst prüfen, ob es sinnvoll ist, Zeilen zu behalten, die nur fehlende Werte enthalten, oder ob es besser ist, diese Informationen zu verwerfen.
Das DataFrame churn steht dir zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Daten umformen mit pandas</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Stack the level type from churn
churn_stack = churn.____(____=____)
# Fill the resulting missing values with zero
churn_fill = churn_stack.____(____)
# Print churn_fill
print(churn_fill)