為 Recency 與 Frequency 計算 3 個分組
你現在要根據 Recency 與 Frequency，把顧客分成「三」個獨立的群組。
資料集已載入為 datamart，你可以在主控台查看其前幾列。此外，pandas 已以 pd 載入。
我們會在下一個練習沿用本題的結果，屆時你會根據 MonetaryValue 分群，最後計算 RFM_Score。
完成後，將結果印出到螢幕，確認你已成功建立四分位欄位。
本練習屬於課程
Python 的客群分群
練習說明
- 為
Recency建立標籤，範圍為 3 到 1（遞減）；為Frequency建立標籤，範圍為 1 到 3（遞增）。 - 將這些標籤指派給依
Recency劃分的三個等百分位群組。 - 將這些標籤指派給依
Frequency劃分的三個等百分位群組。 - 建立新的分位欄位
R與F。
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 labels for Recency and Frequency
r_labels = range(____, 0, ____); f_labels = range(1, ____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
r_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Assign these labels to three equal percentile groups
f_groups = pd.qcut(datamart['____'], q=____, labels=____)
# Create new columns R and F
datamart = datamart.assign(____=____.values, ____=____.values)