Пишем сообщения!
Вы успешно продвигаетесь в проекте для вашего клиента. Теперь нужно проанализировать новый набор данных, чтобы найти различия в количестве сообщений и гигабайтах (ГБ) данных, которые клиенты используют днём и ночью.
Для этого вы преобразуете набор данных churn, работая с разными уровнями. Преимущество нового набора данных в том, что столбцы имеют именованные индексы.
DataFrame churn уже доступен для работы. Он содержит данные о state, city, text messages и total GB для периодов day и night.
Это упражнение является частью курса
Преобразование данных с помощью pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)
# Print churn_time
print(churn_time)