Сводная статистика для обоих классов
Рассмотрите следующий код с использованием .groupby():
# Group by x and compute the standard deviation
df.groupby(['x']).std()
Здесь DataFrame df группируется по столбцу 'x', после чего для каждого значения 'x' вычисляется стандартное отклонение по всем столбцам df. Метод .groupby() чрезвычайно удобен, когда нужно исследовать отдельные столбцы набора данных. В этом упражнении вы подробнее изучите столбец 'Churn', чтобы выявить различия между клиентами, прекратившими обслуживание, и теми, кто остался. В рабочей среде доступна урезанная версия DataFrame telco, содержащая столбцы 'Churn', 'CustServ_Calls' и 'Vmail_Message'.
Если вам нужно освежить знания о работе .groupby(), обратитесь к курсу Manipulating DataFrames with pandas.
Это упражнение является частью курса
Маркетинговая аналитика: прогнозирование оттока клиентов на Python
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Group telco by 'Churn' and compute the mean
print(telco.____(['____']).____())