计算花费四分位（q=4）
我们已为您创建了一个包含随机 CustomerID 和 Spend 值的数据集，命名为 data。现在请使用该数据集，依据 Spend 的数值将客户分为四分位，并为每组分配标签。
pandas 库已作为 pd 加载。您可以随时将 data 打印到控制台查看。
本练习是课程的一部分
Python 中的客户细分
练习说明
- 创建包含 4 组的花费四分位——使用 1 到 5 的范围。
- 将四分位的取值赋给
data中的Spend_Quartile列。 - 按照
Spend的数值对data进行排序，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 spend quartile with 4 groups - a range between 1 and 5
spend_quartile = pd.____(data['Spend'], q=____, labels=range(1,____))
# Assign the quartile values to the Spend_Quartile column in data
data['____'] = spend_quartile
# Print data with sorted Spend values
print(____.sort_values(____))