両クラスの要約統計量
次の.groupby()コードを見てください。
# x でグループ化して標準偏差を計算する
df.groupby(['x']).std()
ここでは、DataFrame df を列 'x' でグループ化し、'x' の各値ごとに df のすべての列について標準偏差を計算しています。.groupby() メソッドは、データセット内の特定の列を詳しく調べたいときに非常に便利です。ここでは、解約者(churner)と非解約者の間に違いがあるかどうかを確認するために、'Churn' 列をさらに探索していきます。ワークスペースには、'Churn'、'CustServ_Calls'、'Vmail_Message' の列からなる telco DataFrame のサブセット版が用意されています。
.groupby() の使い方を復習したい場合は、事前学習のコース Manipulating DataFrames with pandas を参照してください。
この演習はコースの一部です
マーケティングアナリティクス:Pythonで顧客解約を予測する
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。
# Group telco by 'Churn' and compute the mean
print(telco.____(['____']).____())