Strumenti di riepilogo più utili

Python per chi usa i fogli di calcolo

Chris Cardillo

Data Scientist

.mean()

fruit_sales.groupby('store', as_index=False).mean()

Vendite medie per negozio di frutta.png

Passi per arrivare alla risposta

Transazioni del negozio di frutta
Totale vendite per frutto in ogni negozio
Vendite ordinate per frutto in ogni negozio
Prima riga per ogni negozio

1: Transazioni del negozio di frutta

molte vendite di frutta.png

2: Totale vendite per frutto in ogni negozio

totals = fruit_sales.groupby(['store', 'product_name'], as_index=False).sum()

raggruppato e riepilogato.png

3: Vendite ordinate per frutto in ogni negozio

totals = (totals.sort_values('revenue', ascending=False)
.reset_index(drop=True))

totali ordinati.png

4: Prima riga per ogni negozio

top_store_sellers = totals.groupby('store').head(1).reset_index(drop=True)

Migliori incassi drogheria.png

Passi per arrivare alla risposta

# Dati grezzi
fruit_sales

# Riepilogo - per frutto e negozio
totals = fruit_sales.groupby(['store', 'product_name'], as_index=False).sum()

# Ordina il riepilogo
totals = (totals.sort_values('revenue', ascending=False)
.reset_index(drop=True))

# Prima riga per ogni negozio
top_store_sellers = totals.groupby('store').head(1).reset_index(drop=True)

Migliori incassi drogheria.png

Passi per arrivare alla risposta

1: Dati di transazione grezzi

molte vendite di frutta.png

2: Riepilogo per frutto/negozio

raggruppato e riepilogato.png

Passi per arrivare alla risposta

2: Riepilogo per frutto/negozio

raggruppato e riepilogato.png

3: Ordinato per frutto/negozio

totali ordinati.png

Passi per arrivare alla risposta

3: Ordinato per frutto/negozio

totali ordinati.png

4: Prima riga per negozio

Migliori incassi drogheria.png

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