Welcher prozentuale Anteil des Umsatzes wurde in den einzelnen Markttypen erzielt?
Wenngleich .groupby() nützlich ist, kannst du gruppierte zusammenfassende Kennzahlen auch ohne diese Methode berechnen.
Walmart unterscheidet drei Arten von Märkten – „Supercenter“, „Discounter“ und „Nachbarschaftsmarkt“ –, die in diesem Datensatz als Typ „A“, „B“ und „C“ codiert sind. In dieser Übung berechnest du die Gesamtumsätze der einzelnen Markttypen, ohne .groupby() zu verwenden. Anhand der Ergebnisse kannst du dann herausfinden, welcher Anteil des Gesamtumsatzes von Walmart auf die einzelnen Typen entfällt.
sales ist verfügbar und pandas als pd importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Datenbearbeitung mit pandas
Anleitung zur Übung
- Berechne den gesamten wöchentlichen Umsatz (
weekly_sales) über den gesamten Datensatz. - Wähle die Märkte vom Typ A aus und berechne ihren wöchentlichen Gesamtumsatz.
- Wiederhole dasselbe für die Märkte vom Typ B und Typ C.
- Kombiniere die Ergebnisse für A/B/C in einer Liste und teile sie durch
sales_all, um den Anteil der Umsätze je Markttyp zu erhalten.
Interaktive Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Calc total weekly sales
sales_all = ____["____"].____()
# Subset for type A stores, calc total weekly sales
sales_A = ____[____["____"] == "____"]["____"].____()
# Subset for type B stores, calc total weekly sales
sales_B = ____
# Subset for type C stores, calc total weekly sales
sales_C = ____
# Get proportion for each type
sales_propn_by_type = [sales_A, ____, ____] / ____
print(sales_propn_by_type)