Не «роняйте» стек
Вже майже час додому, але спершу потрібно завершити останнє завдання. У вас є невеликий набір даних із загальною кількістю дзвінків, які здійснили клієнти.
Щоб виконати аналіз, треба змінити форму даних churn, виконуючи стекування різних рівнів. Ви знаєте, що в цьому процесі з'являться пропущені значення. Ви хочете перевірити, чи варто залишати рядки, де всі значення пропущені, чи краще відкинути таку інформацію.
Датафрейм churn доступний для вас.
Ця вправа є частиною курсу
Переформатування даних у pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)