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Statistiques cumulatives

Les statistiques cumulatives sont aussi utiles pour suivre des mesures récapitulatives dans le temps. Dans cet exercice, vous calculerez la somme cumulative et le maximum cumulatif des ventes hebdomadaires d'un service, ce qui vous permettra d'identifier le total des ventes jusqu'à maintenant ainsi que le plus haut niveau de ventes hebdomadaires atteint jusqu'ici.

Un DataFrame nommé sales_1_1 a été créé pour vous. Il contient les données de ventes du service 1 du magasin 1. pandas est chargé sous l'alias pd.

Cette activité fait partie du cours

Manipulation de données avec pandas

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Instructions de l’exercice

  • Triez les lignes de sales_1_1 par la colonne date en ordre croissant.
  • Calculez la somme cumulative de weekly_sales et ajoutez-la comme nouvelle colonne de sales_1_1 nommée cum_weekly_sales.
  • Calculez le maximum cumulatif de weekly_sales et ajoutez-le comme colonne nommée cum_max_sales.
  • Affichez les colonnes date, weekly_sales, cum_weekly_sales et cum_max_sales.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Sort sales_1_1 by date
sales_1_1 = ____

# Get the cumulative sum of weekly_sales, add as cum_weekly_sales col
sales_1_1[____] = ____

# Get the cumulative max of weekly_sales, add as cum_max_sales col
____

# See the columns you calculated
print(sales_1_1[["date", "weekly_sales", "cum_weekly_sales", "cum_max_sales"]])
Modifier et exécuter le code