Stack die calls!
Nieuwe week, nieuw project! Een van je klanten, een telecombedrijf, wil weten waarom klanten afhaken. Jij gaat een analyse doen om dat uit te zoeken. Eerst heb je de gegevensset churn verkend en gemerkt dat er informatie ontbreekt. De gegevensset bevat data over het totale aantal oproepen en het aantal belminuten per klant. Maar de staat en stad waar ze wonen staan er niet bij.
Je hebt een array met die data vooraf gedefinieerd. Je wilt die toevoegen als index in je DataFrame.
Het DataFrame churn is voor je beschikbaar. Het bevat gegevens over area code, total_day_calls en total_day_minutes. Bekijk het zeker even in de console!
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Data herstructureren met pandas
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
# Predefined list to use as index
new_index = [['California', 'California', 'New York', 'Ohio'],
['Los Angeles', 'San Francisco', 'New York', 'Cleveland']]
# Create a multi-level index using predefined new_index
churn_new = pd.____.____(____, names=[____, ____])
# Print churn_new
print(churn_new)