Czas na stacking!

Nowy tydzień, nowy projekt! Jeden z twoich klientów – firma telekomunikacyjna – chce się dowiedzieć, dlaczego jej klienci odchodzą. Przeprowadzisz analizę, która pomoże to wyjaśnić. Na początku przyjrzyj się zbiorowi danych churn i zauważysz, że brakuje w nim pewnych informacji. Zbiór zawiera dane o łącznej liczbie połączeń i minutach spędzonych przy telefonie przez poszczególnych klientów. Brakuje jednak informacji o stanie i mieście, w którym mieszkają.

Przygotowano tablicę z tymi danymi. Chcesz dodać ją jako indeks do swojego DataFrame'u.

DataFrame churn jest już dostępny. Zawiera dane dotyczące kolumn area code, total_day_calls oraz total_day_minutes. Koniecznie sprawdź go w konsoli!

Utwórz nowy wielopoziomowy indeks, korzystając z listy new_index i odpowiedniej metody pandas. Nadaj poziomom nazwy odpowiednio state i city.

ćwiczenie

Czas na stacking!

Instrukcje 1/3

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje 1/3

ćwiczenie