Empilez les appels!
Nouvelle semaine, nouveau projet! Un de vos clients, une entreprise de télécommunications, veut comprendre pourquoi ses clients se désabonnent. Vous allez effectuer une analyse pour le découvrir. D'abord, vous avez exploré l'ensemble de données churn et constaté que certaines informations manquent. L'ensemble de données contient le nombre total d'appels et les minutes passées au téléphone par différents clients. Cependant, l'État et la ville où ils habitent ne sont pas indiqués.
Vous avez prédéfini un tableau avec ces données. Vous souhaitez l'ajouter comme index dans votre DataFrame.
Le DataFrame churn est à votre disposition. Il contient des données sur area code, total_day_calls et total_day_minutes. Prenez le temps de l'examiner dans la console!
Cette activité fait partie du cours
Remanier des données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)