ÎncepețiÎncepe gratuit

Un apel telefonic ratat

Ai terminat de restructurat setul de date churn în exercițiile anterioare. Acum este gata de utilizat. Îți amintești că ceva ți-a atras atenția – ești sigur că ai observat un tipar clar în date.

Înainte de a antrena un model de clasificare, decizi să faci ceva mai simplu. Vrei să descoperi ce altceva poți afla din date. Vei restructura datele prin unstacking pe niveluri, dar știi că acest proces va genera valori lipsă pe care trebuie să le gestionezi.

DataFrame-ul churn conține diverse caracteristici ale clienților din Los Angeles și New York și este disponibil pentru tine. Asigură-te că îl examinezi în consolă!

Acest exercițiu face parte din cursul

Restructurarea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Restructurează DataFrame-ul churn prin unstacking la nivelul numit churn, completând valorile lipsă cu zero.
  • Sortează DataFrame-ul churn după coloana voice_mail_plan în ordine descrescătoare, apoi după coloana international_plan în ordine crescătoare.
  • Afișează DataFrame-ul final churn_sorted.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Unstack churn level and fill missing values with zero
churn = ____.____(level=____, ____=____)

# Sort by descending voice mail plan and ascending international plan
churn_sorted = churn.____(____=[____, ____], 
                          ____=[____, ____])

# Print final DataFrame and observe pattern
print(____)
Editează și rulează codul