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  3. pandas로 데이터 재구조화하기
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演習

문자 보내요!

고객사의 프로젝트가 순조롭게 진행되고 있어요. 이제 낮과 밤 시간대에 고객이 사용하는 문자 메시지 수와 데이터 기가바이트(GB)의 차이를 분석해야 해요.

그 목적을 위해, 서로 다른 레벨을 사용해 churn 데이터셋의 모양을 바꿔 보겠습니다. 새 데이터셋의 장점은 열 인덱스에 이름이 있다는 점이에요.

churn DataFrame이 제공되어 있습니다. 이 DataFrame에는 day와 night 시간대의 state, city, text messages, total GB에 대한 정보가 들어 있어요.

指示1 / 2

undefined XP
  • 1

    time 열 레벨을 stack 하여 churn DataFrame의 모양을 바꾸세요. 변환된 DataFrame을 churn_time에 할당하세요.

  • 2

    이제 churn DataFrame의 feature 열 레벨을 stack 해서 churn_feature라는 이름의 변환된 DataFrame을 정의하세요.