Compter des variables catégorielles

Compter est un excellent moyen d'avoir une vue d'ensemble de vos données et de repérer des particularités que vous n'auriez peut-être pas remarquées autrement. Dans cet exercice, vous allez compter le nombre de magasins pour chaque type de magasin et le nombre pour chaque numéro de département à l'aide des DataFrames que vous avez créés à l'exercice précédent :

# Supprimer les doublons de combinaisons magasin/type
store_types = sales.drop_duplicates(subset=["store", "type"])

# Supprimer les doublons de combinaisons magasin/département
store_depts = sales.drop_duplicates(subset=["store", "department"])

Les DataFrames store_types et store_depts que vous avez créés au dernier exercice sont disponibles, et pandas est importé sous le nom pd.

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Manipulation de données avec pandas

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Instructions de l’exercice

Comptez le nombre de magasins pour chaque type de magasin dans store_types.
Comptez la proportion de magasins pour chaque type de magasin dans store_types.
Comptez le nombre de magasins pour chaque department dans store_depts, en triant les décomptes par ordre décroissant.
Comptez la proportion de magasins pour chaque department dans store_depts, en triant les proportions par ordre décroissant.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Count the number of stores of each type
store_counts = ____
print(store_counts)

# Get the proportion of stores of each type
store_props = ____
print(store_props)

# Count the number of stores for each department and sort
dept_counts_sorted = ____
print(dept_counts_sorted)

# Get the proportion of stores in each department and sort
dept_props_sorted = ____.____(sort=____, normalize=____)
print(dept_props_sorted)

Modifier et exécuter le code