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P-025: Pour le cadre de données des détails de réception (df_receipt), recherchez la date de vente la plus ancienne (sales_ymd) pour chaque ID client (customer_id) et affichez 10 articles.
code
df_receipt.groupby('customer_id').sales_ymd.min().reset_index().head(10)
| customer_id | sales_ymd | |
|---|---|---|
| 0 | CS001113000004 | 20190308 |
| 1 | CS001114000005 | 20180503 |
| 2 | CS001115000010 | 20171228 |
| 3 | CS001205000004 | 20170914 |
| 4 | CS001205000006 | 20180207 |
| 5 | CS001211000025 | 20190322 |
| 6 | CS001212000027 | 20170127 |
| 7 | CS001212000031 | 20180906 |
| 8 | CS001212000046 | 20170811 |
| 9 | CS001212000070 | 20191018 |
** - Utilisé lorsque vous souhaitez traiter des données avec la même valeur collectivement dans le DataFrame / Series de Pandas 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('customer_id').agg({'sales_ymd':'min'}).reset_index().head(10)
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