การเรียกใช้หลายครั้ง
การวิเคราะห์ครั้งที่แล้วประสบความสำเร็จดี แต่ยังมีคำถามที่ต้องหาคำตอบอีก และคุณยังไม่พอใจกับการจัดระเบียบข้อมูลใน DataFrame
ดังนั้น จึงวางแผนสลับและจัดเรียง index ของแถวและคอลัมน์ใหม่โดยเชื่อมต่อกระบวนการ stacking และ unstacking เข้าด้วยกัน รวมถึงต้องการจัดเรียง level หลายระดับพร้อมกันด้วย
DataFrame churn ชุดเดิมพร้อมใช้งานแล้ว ซึ่งมีข้อมูลเกี่ยวกับแพ็กเกจ minutes, voicemail และ data ในแต่ละปี โดย index ของข้อมูลคือ state, city และสถานะ exited
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Unstack the first and second row level of churn
churn_unstack = ____.____(____=[____, ____])
# Print churn_unstack
print(churn_unstack)