2023年10月23日
4.6-用户行为
摘要： In [ ]: import pandas as pd data = pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv") data.columns = ['用户ID', '性别', '是否老人', '是否有伴侣', '是否有孩子', '合同期限', 阅读全文
posted @ 2023-10-23 14:51 凝视灵魂 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
4.5-产品维度
摘要： In [ ]: import pandas as pd data = pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv") data.columns = ['用户ID', '性别', '是否老人', '是否有伴侣', '是否有孩子', '合同期限', 阅读全文
posted @ 2023-10-23 14:50 凝视灵魂 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
4.4-用户维度
摘要： In [ ]: import pandas as pd In [ ]: data = pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv") data.columns = ['用户ID', '性别', '是否老人', '是否有伴侣', '是否有孩子', 阅读全文
posted @ 2023-10-23 14:49 凝视灵魂 阅读(38) 评论(0) 推荐(0)
4.2-数据清洗
摘要： 4.2-数据清洗 In [ ]: import pandas as pd In [ ]: # 4.2.1 数据导入、预览: read_csv、head data = pd.read_csv("WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv") data Out[ ]: cu 阅读全文
posted @ 2023-10-23 14:47 凝视灵魂 阅读(51) 评论(0) 推荐(0)