Indeks książki telefonicznej
Po zmianie kształtu zbioru danych wysłałeś go do swoich współpracowników z prośbą o uzupełnienie. Teraz przysłali ci zaktualizowany zbiór churn, a ty zauważasz, że jego struktura uległa zmianie.
Zanim przejdziesz dalej, musisz ponownie przekształcić dane. Zbiór danych zawiera wielopoziomowy indeks w kolumnach. Chcesz ustawić niektóre kolumny jako indeks wierszy. Tym razem będziesz też stosować stos tylko na wybranych poziomach – wierzysz, że pomoże ci to odkryć pewne wzorce w danych.
Dostępny jest DataFrame churn zawierający dane dotyczące state, city, total_day_calls i total_day_minutes w czasie day oraz night. Koniecznie sprawdź go w konsoli!
To ćwiczenie jest częścią kursu
Przekształcanie danych z pandas
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Set state and city as index modifying the DataFrame
churn.____([____, ____], ____=____)
# Print churn
print(churn)