Berechnungen mit .groupby()
Die Methode .groupby() macht dir das Leben deutlich leichter. In dieser Übung führst du dieselben Berechnungen wie zuvor durch, nur eben mit .groupby(). Außerdem berechnest du aggregierte Werte für Daten, die nach zwei Variablen gruppiert sind, um zu sehen, ob sich die Verkäufe je nach Filialtyp unterscheiden – abhängig davon, ob es eine Feiertagswoche ist oder nicht.
Wie du in der letzten Übung gesehen hast, enthält dieser Ausschnitt der Walmart-Daten keine Filialen vom Typ C. Deshalb liefert das Gruppieren nach type zwei statt drei Zeilen.
sales ist verfügbar und pandas ist als pd geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Datenbearbeitung mit pandas</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Group by type; calc total weekly sales
sales_by_type = ____.____("____")["____"].____()
# Get proportion for each type
sales_propn_by_type = ____ / sum(____)
print(sales_propn_by_type)