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P-030: Pour la trame de données des détails du reçu (df_receipt), calculez la distribution d'échantillon du montant des ventes (montant) pour chaque code magasin (store_cd) et affichez le TOP5 dans l'ordre décroissant.
code
df_receipt.groupby('store_cd').amount.var(ddof=0).reset_index().sort_values('amount', ascending=False).head(5)
| store_cd | amount | |
|---|---|---|
| 28 | S13052 | 440088.7013 |
| 31 | S14011 | 306314.5582 |
| 42 | S14034 | 296920.081 |
| 5 | S13001 | 295431.9933 |
| 12 | S13015 | 295294.3611 |
-Pandas DataFrame / Série. -Utilisez ceci lorsque vous souhaitez traiter des données avec la même valeur ensemble et vérifier le total ou la moyenne des données avec la même valeur. -'Groupby 'est utilisé lorsque vous souhaitez collecter des données avec la même valeur ou chaîne de caractères et effectuer des opérations courantes (total, moyenne, etc.) sur chaque même valeur ou chaîne de caractères.
code
df_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'var'}).reset_index().sort_values('amount', ascending=False).head(5)
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