Indice dell'elenco telefonico
Dopo aver riformattato il dataset, l’hai inviato ai colleghi chiedendo di completare alcuni dati. Ora ti hanno rimandato il nuovo dataset churn e ti sei accorto che la sua forma è cambiata.
Prima di proseguire, devi fare un altro po’ di reshaping. Il dataset ha un indice multilivello nelle colonne. Vorresti impostare alcune colonne come indice delle righe. Inoltre, questa volta farai lo stacking solo di alcuni livelli. Pensi che questo ti aiuterà a scoprire dei pattern nei dati.
Il DataFrame churn è già a tua disposizione. Contiene dati su state, city, total_day_calls e total_day_minutes durante il periodo diurno (day) e notturno (night). Ricordati di esaminarlo nella console!
Questo esercizio fa parte del corso
Rimodellare i dati con pandas
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# Set state and city as index modifying the DataFrame
churn.____([____, ____], ____=____)
# Print churn
print(churn)