और भी उपयोगी सारांश टूल्स
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Python
Chris Cardillo
Data Scientist
.mean()
fruit_sales.groupby('store', as_index=False).mean()
1: फल स्टोर ट्रांजैक्शंस
2: हर स्टोर के लिए फलवार कुल बिक्री
totals = fruit_sales.groupby(['store', 'product_name'], as_index=False).sum()
3: हर स्टोर के लिए फलवार सॉर्टेड बिक्री
totals = (totals.sort_values('revenue', ascending=False)
.reset_index(drop=True))
4: हर स्टोर की टॉप पंक्ति
top_store_sellers = totals.groupby('store').head(1).reset_index(drop=True)
उत्तर तक पहुँचने के स्टेप्स
# Raw data
fruit_sales
# Summary - by fruit by store
totals = fruit_sales.groupby(['store', 'product_name'], as_index=False).sum()
# Sort the Summary
totals = (totals.sort_values('revenue', ascending=False)
.reset_index(drop=True))
# First row for each store
top_store_sellers = totals.groupby('store').head(1).reset_index(drop=True)
उत्तर तक पहुँचने के स्टेप्स
1: कच्चा ट्रांजैक्शन डेटा
2: फल/स्टोर के हिसाब से सारांश
उत्तर तक पहुँचने के स्टेप्स
2: फल/स्टोर के हिसाब से सारांश
3: फल/स्टोर के हिसाब से सॉर्टेड
उत्तर तक पहुँचने के स्टेप्स
3: फल/स्टोर के हिसाब से सॉर्टेड
4: प्रति स्टोर पहली पंक्ति
