電話帳のインデックス
データセットを整形して同僚に送り、いくつかの値を埋めてもらいました。返ってきた新しい churn データセットを見ると、形状が変わっていることに気づきます。
先に進む前に、もう一度整形が必要です。データセットは列にマルチレベルのインデックスを持っています。いくつかの列を行インデックスとして設定したいと考えています。また、今回は一部のレベルだけをスタックします。そうすることで、データの中のパターンを見つけやすくなるはずです。
churn DataFrame が用意されています。day と night の時間帯における state、city、total_day_calls、total_day_minutes のデータが含まれています。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。
# Set state and city as index modifying the DataFrame
churn.____([____, ____], ____=____)
# Print churn
print(churn)