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你在客戶的專案上已有進展。現在需要分析一個新的資料集，找出白天與夜間使用的簡訊數量與資料用量（GB）之間的差異。
為此，你會用不同層級來重塑 churn 資料集。這個新資料集的優點是欄索引都有名稱。
churn DataFrame 已提供給你。它包含在「day」與「night」時段的 state、city、text messages 與 total GB 等資料。
本練習屬於課程
使用 pandas 重塑資料
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。
# Stack churn by the time column level
churn_time = ____.____(____=____)
# Print churn_time
print(churn_time)