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एक मिस्ड फोन कॉल

पिछले अभ्यासों में आपने अपने churn डेटासेट को reshape कर लिया था. अब यह उपयोग के लिए तैयार है. आपको याद है कि कुछ चीज़ ने आपका ध्यान खींचा था. आपको यक़ीन है कि आपने डेटा में एक साफ़ पैटर्न देखा था.

किसी classification मॉडल को फिट करने से पहले, आप कुछ सरल करना चाहते हैं. आप देखना चाहते हैं कि डेटा से और क्या सीखा जा सकता है. आप अपने डेटा को levels को unstack करके reshape करेंगे, लेकिन आपको पता है कि इस प्रक्रिया में missing data बनेगा जिसे संभालना होगा.

churn DataFrame में लॉस एंजेलिस और न्यूयॉर्क के ग्राहकों की अलग-अलग features हैं, और यह आपके लिए उपलब्ध है. कंसोल में इसे ज़रूर देखें!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • churn DataFrame को churn नाम वाले level को unstack करके reshape करें, और missing values को शून्य से भरें.
  • churn DataFrame को पहले voice_mail_plan कॉलम के आधार पर अवरोही क्रम में, फिर international_plan कॉलम के आधार पर आरोही क्रम में sort करें.
  • अंतिम churn_sorted DataFrame प्रिंट करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Unstack churn level and fill missing values with zero
churn = ____.____(level=____, ____=____)

# Sort by descending voice mail plan and ascending international plan
churn_sorted = churn.____(____=[____, ____], 
                          ____=[____, ____])

# Print final DataFrame and observe pattern
print(____)
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