Statystyki podsumowujące dla obu klas
Przyjrzyj się poniższemu przykładowi użycia metody .groupby():
# Group by x and compute the standard deviation
df.groupby(['x']).std()
Tutaj DataFrame df jest grupowany według kolumny 'x', a następnie dla każdej wartości 'x' obliczane jest odchylenie standardowe we wszystkich kolumnach df. Metoda .groupby() jest niezwykle przydatna, gdy chcesz zbadać konkretne kolumny swojego zbioru danych. W tym ćwiczeniu przyjrzysz się bliżej kolumnie 'Churn', aby sprawdzić, czy istnieją różnice między klientami, którzy odeszli, a tymi, którzy pozostali. W twoim środowisku pracy dostępna jest uproszczona wersja DataFrame telco, zawierająca kolumny 'Churn', 'CustServ_Calls' oraz 'Vmail_Message'.
Jeśli potrzebujesz przypomnienia, jak działa .groupby(), zajrzyj do kursu wprowadzającego Manipulating DataFrames with pandas.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Marketing Analytics: Przewidywanie rezygnacji klientów w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Group telco by 'Churn' and compute the mean
print(telco.____(['____']).____())