हर स्टोर टाइप पर कितने प्रतिशत बिक्री हुई?
.groupby() उपयोगी है, लेकिन इसके बिना भी आप grouped summary statistics निकाल सकते हैं.
Walmart तीन प्रकार के स्टोर अलग करता है: "supercenters," "discount stores," और "neighborhood markets," जो इस डेटासेट में टाइप "A," "B," और "C" के रूप में encoded हैं। इस अभ्यास में, आप .groupby() का उपयोग किए बिना हर स्टोर टाइप पर हुई कुल बिक्री निकालेंगे। फिर आप इन संख्याओं से देख पाएँगे कि Walmart की कुल बिक्री का कितना हिस्सा हर टाइप पर हुआ.
sales उपलब्ध है और pandas को pd नाम से import किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ Data Manipulation
अभ्यास निर्देश
- पूरे डेटासेट पर कुल
weekly_salesकी गणना करें. type"A"वाले स्टोर्स के लिए subset बनाकर उनकी कुल साप्ताहिक बिक्री निकालें.- यही काम
type"B"औरtype"C"स्टोर्स के लिए भी करें. - A/B/C के परिणामों को एक सूची में मिलाएँ, और टाइप के अनुसार बिक्री का अनुपात पाने के लिए उसे
sales_allसे divide करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Calc total weekly sales
sales_all = ____["____"].____()
# Subset for type A stores, calc total weekly sales
sales_A = ____[____["____"] == "____"]["____"].____()
# Subset for type B stores, calc total weekly sales
sales_B = ____
# Subset for type C stores, calc total weekly sales
sales_C = ____
# Get proportion for each type
sales_propn_by_type = [sales_A, ____, ____] / ____
print(sales_propn_by_type)