Меняем уровни индекса местами
Отличная работа! Вы уже умеете преобразовывать набор данных разными способами. Теперь пора сделать следующий шаг — проанализировать данные и выяснить, связан ли тарифный план мобильного телефона клиента с тем, уходит ли он.
Изучая DataFrame churn, вы замечаете, что уровни строк организованы не очень удобно. Для начала нужно переставить индексы строк, чтобы упростить дальнейшее преобразование DataFrame.
DataFrame churn уже доступен для работы. Он содержит данные о тарифных планах minutes, voicemail и data за разные годы. Данные индексированы по state, city и статусу exited. Обязательно изучите его в консоли!
Это упражнение является частью курса
Преобразование данных с помощью pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Switch the first and third row index levels in churn
churn_swap = ____.____(____, ____)
# Print churn_swap
print(churn_swap)