지출 사분위수 계산하기 (q=4)
무작위 CustomerID와 Spend 값으로 구성된 data 데이터를 준비해 두었어요. 이제 이 데이터를 사용해 Spend 값을 기준으로 고객을 사분위수로 나누고, 각 그룹에 라벨을 지정해 보세요.
pandas 라이브러리는 pd로 임포트되어 있어요. 필요하면 data를 콘솔에 출력해 보셔도 됩니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python을 활용한 고객 세분화
연습 안내
- 1에서 5까지의 범위를 사용해, 4개 그룹으로 지출 사분위수를 만드세요.
- 계산한 사분위수 값을
data의Spend_Quartile열에 할당하세요. Spend값을 기준으로data를 정렬하고 결과를 출력하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create a spend quartile with 4 groups - a range between 1 and 5
spend_quartile = pd.____(data['Spend'], q=____, labels=range(1,____))
# Assign the quartile values to the Spend_Quartile column in data
data['____'] = spend_quartile
# Print data with sorted Spend values
print(____.sort_values(____))