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.

이 연습은 강의의 일부입니다

pandas로 데이터 재구조화하기

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)

# Print churn_time
print(churn_time)