सब कुछ फिर से एक साथ लाना
अब जब हमें समझ आ गया है कि मर्जेस हमारे डेटा को कैसे समृद्ध कर सकते हैं, तो आइए एक सारांश टेबल पर दोबारा नज़र डालें.
वर्तमान में दो DataFrames लोड हैं:
transactions- हर टिकट बिक्री ट्रांज़ैक्शन की पूरी सूची — लेकिन मूवी जेनर की जानकारी नहीं.movies- हमारी मूवी टाइटल्स और जेनर की टेबल
इन दोनों टेबल्स को साथ जोड़ते हैं ताकि हम वह व्यू बना सकें जिसे हम पहले सहज मान रहे थे — हर जेनर के लिए बेचे गए टिकटों की मात्रा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
स्प्रेडशीट उपयोगकर्ताओं के लिए Python
अभ्यास निर्देश
movie_titleकॉलम परtransactionsकोmoviesके साथ मर्ज करें.movie_genreके अनुसार group by करके sum लें. परिणामgenre_summaryमें स्टोर करें.genre_summaryकोticket_quantityके आधार पर sort करें. परिणामgenre_summary_sortedके रूप में स्टोर करें.genre_summary_sortedप्रिंट करें (यह आपके लिए कर दिया गया है).
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Merge transaction data with the movie data on movie_title
transactions_with_genres = ____
# Group by movie_genre and call the sum method
genre_summary = transactions_with_genres.groupby(____, as_index=False).____()
# Sort the genre summary by ticket_quantity
genre_summary_sorted = genre_summary.____('ticket_quantity', ascending=False).reset_index(drop=True)
# View the summary
print(genre_summary_sorted)