Stack panggilan!
Minggu baru, proyek baru! Salah satu klien Anda, sebuah perusahaan telekomunikasi, ingin mengetahui alasan pelanggan mereka berhenti berlangganan. Anda akan melakukan analisis untuk mengetahuinya. Pertama, Anda menelusuri himpunan data churn dan menyadari ada beberapa informasi yang hilang. Himpunan data ini memuat data tentang total jumlah panggilan dan menit yang dihabiskan di telepon oleh berbagai pelanggan. Namun, negara bagian dan kota tempat mereka tinggal tidak tercantum.
Anda telah menyiapkan sebuah array berisi data tersebut. Anda ingin menambahkannya sebagai indeks di DataFrame Anda.
DataFrame churn tersedia untuk Anda. DataFrame ini memuat data area code, total_day_calls, dan total_day_minutes. Pastikan untuk memeriksanya di konsol!
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Mengubah Bentuk Data dengan pandas
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
# 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)