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  3. 마케팅 애널리틱스: Python으로 고객 이탈 예측하기
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연습 문제

두 클래스에 대한 요약 통계

다음 .groupby() 코드를 살펴보세요:

# x로 그룹화하고 표준편차를 계산합니다
df.groupby(['x']).std()

여기서는 DataFrame df를 열 'x'로 그룹화한 뒤, 'x'의 각 값에 대해 df의 모든 열에 대한 표준편차를 계산합니다. .groupby() 메서드는 데이터셋의 특정 열을 심층 탐색할 때 매우 유용해요. 이번에는 'Churn' 열을 더 자세히 살펴보며 이탈 고객과 유지 고객 간에 차이가 있는지 확인해 보겠습니다. 작업 공간에는 'Churn', 'CustServ_Calls', 'Vmail_Message' 열로 구성된 telco DataFrame의 부분 집합이 준비되어 있습니다.

.groupby() 사용법이 기억나지 않으면 선수 과정인 Manipulating DataFrames with pandas를 참고하세요.

지침 1/3

undefined XP
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    2
    3

telco를 'Churn'으로 그룹화하고 평균을 계산하세요.