計算近期度十分位（q=4）
我們已為你建立一個包含隨機 CustomerID 與 Recency_Days 數值的資料集，命名為 data。現在你要用這個資料集，依照 Recency_Days 的數值把顧客分成四分位，並為每一組指定標籤。
這題的標籤要特別留意。你會發現標籤是反向的，因此需要額外一步來分開建立標籤。若需要複習如何建立標籤，請參考投影片！
pandas 函式庫已經以 pd 載入。你也可以把 data 列印到主控台查看。
本練習屬於課程
Python 的客群分群
練習說明
- 以遞減順序建立從 4 到 1 的標籤。
- 建立一個包含 4 組的花費四分位，並套用前一步建立的標籤。
- 將四分位的結果指定到
data中的Recency_Quartile欄位。 - 依
Recency_Days排序後列印data。
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。
# Store labels from 4 to 1 in a decreasing order
r_labels = list(range(____, 0, ____))
# Create a spend quartile with 4 groups and pass the previously created labels
recency_quartiles = pd.____(data['Recency_Days'], q=____, labels=r_labels)
# Assign the quartile values to the Recency_Quartile column in `data`
data['____'] = recency_quartiles
# Print `data` with sorted Recency_Days values
print(data.____('Recency_Days'))