取り逃した電話

前の演習で churn データセットの形を整えました。もう、使う準備はできています。データの中に気になる点があり、はっきりとしたパターンを見た覚えがあります。

分類モデルを当てはめる前に、もう少しシンプルなことから始めることにします。データから他に何が学べるかを確認したいのです。レベルをアンスタックしてデータを再整形しますが、この過程で欠損値が発生するので対処が必要だとわかっています。

churn DataFrame には、ロサンゼルスとニューヨークにいる顧客のさまざまな特徴量が含まれており、利用可能です。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

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演習の手順

レベル名 churn をアンスタックして churn DataFrame を再整形し、欠損値は 0 で埋めます。
voice_mail_plan 列を降順、その後に international_plan 列を昇順で並べ替えます。
最終的な churn_sorted DataFrame を出力してください。

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。

# Unstack churn level and fill missing values with zero
churn = ____.____(level=____, ____=____)

# Sort by descending voice mail plan and ascending international plan
churn_sorted = churn.____(____=[____, ____], 
                          ____=[____, ____])

# Print final DataFrame and observe pattern
print(____)

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