Застекуйте виклики!
Новий тиждень — новий проєкт! Один із ваших клієнтів, телекомунікаційна компанія, хоче з'ясувати, чому клієнти йдуть. Ви проведете аналіз, щоб це з'ясувати. Спочатку ви дослідили набір даних churn і помітили, що бракує частини інформації. Набір містить дані про загальну кількість дзвінків і хвилини розмови для різних клієнтів. Однак штат і місто, де вони живуть, не вказані.
Ви заздалегідь підготували масив із цією інформацією. Ви хочете додати його як індекс у ваш датафрейм.
Доступний датафрейм churn. Він містить дані про area code, total_day_calls та total_day_minutes. Обов'язково перегляньте його в консолі!
Ця вправа є частиною курсу
Переформатування даних у pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Predefined list to use as index
new_index = [['California', 'California', 'New York', 'Ohio'],
['Los Angeles', 'San Francisco', 'New York', 'Cleveland']]
# Create a multi-level index using predefined new_index
churn_new = pd.____.____(____, names=[____, ____])
# Print churn_new
print(churn_new)