Calculer les quartiles de dépense (q=4)
Nous avons créé pour vous un jeu de données avec des valeurs aléatoires CustomerID et Spend, nommé data. Vous allez maintenant utiliser ce jeu de données pour regrouper les clients en quartiles selon les valeurs de Spend et attribuer des étiquettes à chacun.
La bibliothèque pandas a été chargée sous le nom pd. N'hésitez pas à afficher data dans la console.
Cette activité fait partie du cours
Segmentation de la clientèle en Python
Instructions de l’exercice
- Créez un quartile de dépense avec 4 groupes — une plage entre 1 et 5.
- Attribuez les valeurs de quartile à la colonne
Spend_Quartiledansdata. - Triez
dataselon les valeurs deSpendet affichez le résultat.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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(____))