Kirim pesan ke saya!
Anda sedang membuat kemajuan dalam proyek pelanggan. Sekarang, Anda perlu menganalisis himpunan data baru untuk menemukan perbedaan pada pesan dan gigabyte (GB) data yang digunakan pelanggan pada siang dan malam hari.
Untuk itu, Anda akan mengubah bentuk himpunan data churn menggunakan beberapa level. Keunggulan himpunan data baru Anda adalah indeks kolomnya memiliki nama.
DataFrame churn tersedia untuk Anda. DataFrame ini memuat data tentang state, city, text messages dan total GB pada waktu day dan night.
Latihan ini merupakan bagian dari kursus
Mengubah Bentuk Data dengan pandas
Latihan interaktif langsung praktik
Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.
# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)
# Print churn_time
print(churn_time)