Stack the calls!
Neue Woche, neues Projekt! Einer deiner Kund:innen, ein Telekommunikationsunternehmen, möchte wissen, warum Kundinnen und Kunden abwandern. Du führst eine Analyse durch, um das herauszufinden. Zuerst hast du den Datensatz churn untersucht und festgestellt, dass einige Informationen fehlen. Der Datensatz enthält Daten zur Gesamtzahl der Anrufe und zu den Gesprächsminuten verschiedener Kund:innen. Allerdings sind Bundesstaat und Stadt, in denen sie leben, nicht aufgeführt.
Du hast ein Array mit diesen Informationen bereits vordefiniert. Du möchtest es als Index in deinem DataFrame hinzufügen.
Der DataFrame churn steht dir zur Verfügung. Er enthält Daten zu area code, total_day_calls und total_day_minutes. Schau ihn 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.
# Predefined list to use as index
new_index = [['California', 'California', 'New York', 'Ohio'],
['Los Angeles', 'San Francisco', 'New York', 'Cleveland']]
# Create a multi-level index using predefined new_index
churn_new = pd.____.____(____, names=[____, ____])
# Print churn_new
print(churn_new)