Nu arunca stiva
E aproape timpul să pleci acasă, dar mai ai de terminat o ultimă sarcină. Ai un set de date mic care conține numărul total de apeluri efectuate de clienți.
Pentru a realiza analiza, trebuie să remodele zi DataFrame-ul churn prin stacking pe diferite niveluri. Știi că acest proces va genera date lipsă. Vrei să verifici dacă merită să păstrezi rândurile care conțin numai valori lipsă sau dacă e mai bine să le elimini.
DataFrame-ul churn îți este disponibil.
Acest exercițiu face parte din cursul
Restructurarea datelor cu pandas
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Stack the level type from churn
churn_stack = churn.____(____=____)
# Fill the resulting missing values with zero
churn_fill = churn_stack.____(____)
# Print churn_fill
print(churn_fill)