SIM 카드를 바꿔 보세요
지금까지 아주 잘하셨어요! 여러 가지 방식으로 데이터셋의 형태를 바꿔 보셨죠. 이제 한 단계 더 나아가서, 고객의 휴대전화 요금제가 이탈과 관련이 있는지 데이터를 분석해 볼 차례예요.
churn 데이터셋을 살펴보니 행 레벨 구성이 잘 정돈되어 있지 않네요. 먼저 DataFrame의 형태 변환을 더 쉽게 하기 위해 행 인덱스의 순서를 바꿔 보려고 합니다.
churn DataFrame이 준비되어 있어요. 이 데이터에는 여러 해에 걸친 minutes, voicemail, data 요금제 정보가 들어 있고, 인덱스는 state, city, exited 상태로 구성되어 있어요. 콘솔에서 꼭 확인해 보세요!
이 연습은 강의의 일부입니다
pandas로 데이터 재구조화하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Switch the first and third row index levels in churn
churn_swap = ____.____(____, ____)
# Print churn_swap
print(churn_swap)