# Фильтрация данных по клиентам, у которых подключен интернет df_internet = df[df['InternetService'] != 'No'] # Создание нового столбца с количеством подключенных услуг columns_to_check = ['OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'StreamingTV', 'StreamingMovies'] df_internet['NumServices'] = df_internet[columns_to_check].apply(lambda row: row.str.lower().eq('yes').sum(), axis=1) # Группировка данных по количеству подключенных услуг и расчет % оттекших клиентов grouped_df = df_internet.groupby('NumServices')['Churn'].mean() * 100 # Построение столбчатой диаграммы plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.bar(grouped_df.index, grouped_df.values) plt.xlabel('Number of Services') plt.ylabel('% of Churned Customers') plt.title('Churn Rate by Number of Services') plt.show() Что не так

В коде присутствует ошибка при создании нового столбца 'NumServices'. Необходимо использовать метод 'sum' вместо 'apply' для подсчета количества услуг, подключенных клиентом. Исправленный код будет выглядеть следующим образом:

# Создание нового столбца с количеством подключенных услуг
df_internet['NumServices'] = df_internet[columns_to_check].apply(lambda row: row.str.lower().eq('yes').sum(), axis=1)

После внесения данного изменения код должен работать корректно.