Fler användbara sammanfattningsverktyg

Python för kalkylbladsanvändare

Chris Cardillo

Data Scientist

.mean()

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

Genomsnittlig fruktförsäljning per butik.png

Steg mot ett svar

Fruktbutikens transaktioner
Total försäljning per frukt och butik
Sorterad försäljning per frukt och butik
Översta raden för varje butik

1: Fruktbutikens transaktioner

Många fruktförsäljningar.png

2: Total försäljning per frukt och butik

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

Grupperad och summerad försäljning.png

3: Sorterad försäljning per frukt och butik

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

Sorterade totaler.png

4: Översta raden för varje butik

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

Toppvara per butik.png

Steg mot ett svar

# 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)

Toppvara per butik.png

Steg mot ett svar

1: Rådata för transaktioner

Många fruktförsäljningar.png

2: Sammanfattning per frukt/butik

Grupperad och summerad försäljning.png

Steg mot ett svar

2: Sammanfattning per frukt/butik

Grupperad och summerad försäljning.png

3: Sorterad per frukt/butik

Sorterade totaler.png

Steg mot ett svar

3: Sorterad per frukt/butik

Sorterade totaler.png

4: Första raden per butik

Toppvara per butik.png

Nu kör vi en övning!

Python för kalkylbladsanvändare