อย่าทิ้งข้อมูลที่ stack ไว้
ใกล้ถึงเวลากลับบ้านแล้ว แต่ก่อนอื่นต้องทำงานชิ้นสุดท้ายให้เสร็จก่อน คุณมีชุดข้อมูลขนาดเล็กที่บันทึกจำนวนการโทรทั้งหมดของลูกค้าแต่ละราย
เพื่อทำการวิเคราะห์ คุณต้องปรับรูปร่างข้อมูล churn โดยการ stack ในระดับต่างๆ ซึ่งกระบวนการนี้จะสร้างข้อมูลที่หายไป จึงอยากตรวจสอบว่าควรเก็บแถวที่มีค่าว่างทั้งหมดไว้ หรือควรตัดทิ้งจะดีกว่า
DataFrame churn พร้อมใช้งานแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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)