支出の四分位数を計算する（q=4）
ランダムな CustomerID と Spend を持つデータセットを data として用意しました。これを使って、Spend の値に基づいて顧客を四分位に分け、それぞれにラベルを割り当てます。
pandas ライブラリは pd として読み込まれています。必要に応じて data をコンソールに表示してかまいません。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶカスタマーセグメンテーション
演習の手順
- グループ数 4 の支出四分位（1 から 5 の範囲）を作成します。
- 四分位の値を
dataのSpend_Quartile列に割り当てます。 Spendの値でdataを並べ替え、結果を出力します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Create a spend quartile with 4 groups - a range between 1 and 5
spend_quartile = pd.____(data['Spend'], q=____, labels=range(1,____))
# Assign the quartile values to the Spend_Quartile column in data
data['____'] = spend_quartile
# Print data with sorted Spend values
print(____.sort_values(____))