為原始資料指派標籤
你現在要分析上一個練習中建立的 3 個叢集之平均 RFM 值。我們已將原始的 RFM 資料集載入為 datamart_rfm，並將叢集標籤載入為 cluster_labels。pandas 以 pd 可用。
可以在主控台自由探索資料。
本練習屬於課程
Python 的客群分群
練習說明
- 在
datamart_rfm中加入一個叢集標籤欄位，建立新的 DataFrame。 - 以
Cluster欄建立一個groupby元素。 - 針對每個
Cluster值計算平均的 RFM 值與分群大小。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Create a DataFrame by adding a new cluster label column
datamart_rfm_k3 = datamart_rfm.____(Cluster=cluster_labels)
# Group the data by cluster
grouped = ____.____(['____'])
# Calculate average RFM values and segment sizes per cluster value
grouped.____({
'Recency': '____',
'Frequency': '____',
'MonetaryValue': ['____', '____']
}).round(1)