Rendimiento por género de película y ubicación

Con estas nuevas técnicas, ahora podemos crear tablas más útiles para apoyar nuestros análisis.

Para nuestros datos de sales, podemos condensar más de 1.000 filas de transacciones en apenas unas cuantas filas para responder preguntas como «¿qué géneros funcionan bien en cada mercado?» o «¿qué películas prefieren las personas mayores? »

¡Vamos primero con la pregunta sobre los géneros!

Este ejercicio forma parte del curso

Python para usuarios de hojas de cálculo

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Instrucciones del ejercicio

Crea una lista que contenga los nombres de las columnas theater_location y movie_genre y asígnala a una variable groups.
Usa .groupby() y .sum() con los argumentos adecuados para crear la tabla de resumen by_location_genre.
Imprime by_location_genre en la consola.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create a list of groups to group by


# Create summary table of genres and locations
by_location_genre = sales.____(____, as_index=False).____()

# Print the summary table

Editar y ejecutar código