Considere o seguinte trecho de código Python utilizado por um analista de dados em um projeto de análise de churn de clientes:

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import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("clientes.csv")
df["tempo_contrato"].fillna(df["tempo_contrato"].median(),
inplace=True)
df["idade_faixa"] = pd.cut(df["idade"], bins=[0, 25, 40, 60, np.inf],
labels=["Jovem", "Adulto", "Meia-idade", "Idoso"])
df["score_normalizado"] = (df["score_credito"] -
df["score_credito"].mean()) / df["score_credito"].std()
df_churn = df[df["churn"] ==
1].groupby("idade_faixa")["tempo_contrato"].mean()
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Com base no código acima, e nos conceitos de Pandas e análise de dados, é correto afirmar que: