Película más vendida por ubicación

Con estas nuevas herramientas, podemos crear tablas aún más útiles. Recuerda cuando encontramos la película más vendida en Portland: tuvimos que filtrar la tabla solo por películas de Portland y luego ordenar los valores para dar con la más vendida. Hacer eso para cada ubicación de cine llevaría mucho tiempo.

En su lugar, usando nuestras nuevas herramientas, podemos condensar rápidamente los datos de transacciones de sales en una tabla de resumen, ordenar esa tabla y obtener de una vez la película principal de cada mercado.

Este ejercicio forma parte del curso

Python para usuarios de hojas de cálculo

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Instrucciones del ejercicio

Usa .groupby() y .sum() para crear una tabla de resumen por theater_location y movie_title.
Ordena totals por ticket_quantity en orden descendente.
Usa .groupby() y .head() para extraer la película principal por theater_location.
Imprime top_movies.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a summary by theater location and movie title
totals = sales.____([____, ____], as_index=False).____()

# Sort totals by ticket quantity in descending order
totals_sorted = totals.____(____, ascending=False).reset_index(drop=True)

# Take the top row for each theater location
top_movies = totals_sorted.____(____).____(1).reset_index(drop=True)

# Print results
____

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