通話データをスタックしましょう！
新しい週に新しいプロジェクトです！クライアントの一社である通信会社が、なぜ顧客が離れているのかを知りたがっています。原因を明らかにするために分析を行います。まず、データセット churn を確認したところ、いくつかの情報が欠けていることに気づきました。このデータセットには、顧客ごとの通話回数の合計と通話時間（分）のデータが含まれています。しかし、居住している州や市は記載されていません。
その情報を含む配列は事前に用意してあります。これを DataFrame のインデックスとして追加したいと考えています。
DataFrame churn は用意されています。area code、total_day_calls、total_day_minutes に関するデータが含まれています。コンソールで中身を確認しておきましょう！
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。
# Predefined list to use as index
new_index = [['California', 'California', 'New York', 'Ohio'],
['Los Angeles', 'San Francisco', 'New York', 'Cleveland']]
# Create a multi-level index using predefined new_index
churn_new = pd.____.____(____, names=[____, ____])
# Print churn_new
print(churn_new)