¡Apila las llamadas!
¡Nueva semana, nuevo proyecto! Uno de tus clientes, una empresa de telecomunicaciones, quiere saber por qué sus clientes se están dando de baja. Harás un análisis para averiguarlo. Primero, exploraste el conjunto de datos churn y viste que falta información. El conjunto incluye datos sobre el número total de llamadas y los minutos al teléfono de distintos clientes. Sin embargo, no aparecen el estado ni la ciudad donde viven.
Has predefinido un array con esos datos. Te gustaría añadirlo como índice en tu DataFrame.
Tienes disponible el DataFrame churn. Contiene datos sobre area code, total_day_calls y total_day_minutes. ¡Asegúrate de examinarlo en la consola!
Este ejercicio forma parte del curso
Reestructuración de datos con pandas
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# 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)