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आप अपने ग्राहक के प्रोजेक्ट में अच्छी प्रगति कर रहे हैं। अब, आपको एक नए डेटासेट का विश्लेषण करना है ताकि यह पता चले कि ग्राहक दिन और रात के समय में संदेशों और गीगाबाइट्स (GB) के डेटा के उपयोग में क्या अंतर है.
इसी उद्देश्य से, आप अपने डेटासेट churn को अलग-अलग लेवल्स का उपयोग करके reshape करेंगे। आपके नए डेटासेट का फायदा यह है कि कॉलम इंडेक्स के नाम हैं.
DataFrame churn आपके लिए उपलब्ध है। इसमें state, city, text messages और total GB का डेटा शामिल है, वह भी day और night समय के अनुसार.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ डेटा को रीशेप करना
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)
# Print churn_time
print(churn_time)