Empilez les appels !
Nouvelle semaine, nouveau projet ! L’un de vos clients, une entreprise de télécommunications, veut comprendre pourquoi ses clients partent. Vous allez mener une analyse pour l’éclairer. En explorant le jeu de données churn, vous constatez que certaines informations manquent. Ce jeu de données contient le nombre total d’appels et les minutes passées au téléphone par différents clients. Cependant, leur État et leur ville ne sont pas indiqués.
Vous avez prédéfini un tableau avec ces informations. Vous souhaitez l’ajouter comme index à votre DataFrame.
Le DataFrame churn est à votre disposition. Il contient les colonnes area code, total_day_calls et total_day_minutes. Pensez à l’examiner dans la console !
Cet exercice fait partie du cours
<cours>Reconfigurer les données avec pandas</cours>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)