计算平均价格
现在，您将计算平均价格这一指标，并分析不同时间和不同分群之间的购物模式是否存在差异。
本课已为您加载 online 数据集，并包含按月分群以及分群索引。您可以在控制台中打印查看。
本练习是课程的一部分
Python 中的客户细分
练习说明
- 创建一个
groupby对象，并将月度分群和分群索引以列表形式传入。 - 选择单价列，计算平均值，并将结果存入
cohort_data。 - 重置
cohort_dataDataFrame 的索引。 - 创建一个透视表：行索引为月度分群，列为分群索引，取值为单价，并打印结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create a groupby object and pass the monthly cohort and cohort index as a list
grouping = online.groupby([____, ____])
# Calculate the average of the unit price column
cohort_data = grouping[____].____()
# Reset the index of cohort_data
cohort_data = cohort_data.____()
# Create a pivot
average_price = cohort_data.____(index=____, columns=____, values=____)
print(average_price.round(1))