Calculer les quartiles de dépense (q=4)
Nous avons créé pour vous un jeu de données avec des valeurs aléatoires de 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 une étiquette à chacun.
La bibliothèque pandas a été importée sous l’alias pd. N’hésitez pas à afficher data dans la console.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Customer Segmentation in Python</cours>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(____))