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Statistiche riassuntive per entrambe le classi

Considera il seguente codice .groupby():

# Raggruppa per x e calcola la deviazione standard
df.groupby(['x']).std()

Qui, un DataFrame df viene raggruppato per la colonna 'x' e poi viene calcolata la deviazione standard su tutte le colonne di df per ciascun valore di 'x'. Il metodo .groupby() è estremamente utile quando vuoi analizzare colonne specifiche del tuo insieme di dati. In questo esercizio esplorerai più a fondo la colonna 'Churn' per vedere se ci sono differenze tra clienti che abbandonano e quelli che restano. Nel tuo workspace è disponibile una versione ridotta del DataFrame telco, composta dalle colonne 'Churn', 'CustServ_Calls' e 'Vmail_Message'.

Se ti serve un ripasso su come funziona .groupby(), fai riferimento al corso propedeutico Manipulating DataFrames with pandas.

Questo esercizio fa parte del corso

Marketing Analytics: Prevedere il churn dei clienti in Python

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Group telco by 'Churn' and compute the mean
print(telco.____(['____']).____())
Modifica ed esegui il codice