SIMカードを入れ替えよう
ここまで素晴らしいです！ データセットをいくつかの方法でリシェイプできましたね。次は一歩進めて、携帯電話のプランが顧客の離反に関係しているかを分析してみましょう。
churn データセットを確認すると、行レベルの並びがあまり整理されていないことに気づきます。まず、行インデックスを並べ替えて、DataFrame をリシェイプしやすくしていきます。
churn DataFrame は用意されています。minutes、voicemail、data の各プランに関する、異なる年のデータが含まれています。データは state、city、exited のステータスでインデックスされています。コンソールで必ず中身を確認してください！
この演習はコースの一部です
pandas でデータを整形する
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。
# Switch the first and third row index levels in churn
churn_swap = ____.____(____, ____)
# Print churn_swap
print(churn_swap)