整理语音信箱
在开始新项目之前，您还将完成最后一个任务。请再次重塑 churn DataFrame。这一次，先把一个行索引重组为列索引；之后，再把一个列索引移动到行索引。为此，您将先对 DataFrame 执行 unstack，然后再执行 stack。
我们已为您提供相同的 churn DataFrame。它包含不同时段、通话类型以及是否流失状态下的 minutes、calls 和 charge 数据。请务必在控制台中先查看它！
本练习是课程的一部分
使用 pandas 重塑数据
练习说明
- 通过对
type层级执行 unstack 来重塑churn，并将结果赋给churn_type。 - 使用第一个列层级对得到的 DataFrame 执行 stack。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Unstack churn by type level
churn_type = churn.____(____=____)
# Stack the resulting DataFrame using the first column level
churn_final = _____.____(____=____)
# Print churn_type
print(churn_final)