别把栈丢了
快到下班时间了，但在此之前，您还需要完成最后一项任务。您手上有一个小数据集，记录了客户拨打电话的总次数。
为完成分析，您需要通过对不同层级进行堆叠来重塑 churn 数据。您知道这一过程会产生缺失值。您想检查是否值得保留那些全为缺失值的行，或者是否更适合把这类信息删除。
churn DataFrame 已为您提供。
本练习是课程的一部分
使用 pandas 重塑数据
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Stack the level type from churn
churn_stack = churn.____(____=____)
# Fill the resulting missing values with zero
churn_fill = churn_stack.____(____)
# Print churn_fill
print(churn_fill)