Textez-moi!
Vous avancez dans le projet de votre client. Vous devez maintenant analyser un nouveau jeu de données pour repérer les différences entre les messages texte et les gigaoctets (Go) de données consommés par les clients le jour et la nuit.
Pour ce faire, vous allez remodeler votre jeu de données churn en utilisant différents niveaux. L'avantage du nouveau jeu de données est que les indices de colonnes sont nommés.
Le DataFrame churn est à votre disposition. Il contient des données sur l'state, la city, les text messages et le total GB pendant les périodes de day et de night.
Cette activité fait partie du cours
Remanier des données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)
# Print churn_time
print(churn_time)