Calculs avec .groupby()
La méthode .groupby() vous simplifie grandement la vie. Dans cet exercice, vous allez refaire les mêmes calculs que précédemment, mais en utilisant .groupby(). Vous ferez aussi des calculs sur des données regroupées selon deux variables pour voir si les ventes varient selon le type de magasin et selon qu'il s'agit d'une semaine de congé ou non.
Comme vous l'avez vu dans l'exercice précédent, cet extrait des données de Walmart ne contient aucun magasin de type C. Un groupement par type renvoie donc deux lignes plutôt que trois.
sales est disponible et pandas est chargé sous le nom pd.
Cette activité fait partie du cours
Manipulation de données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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)