各店舗の種類の売上割合は？
.groupby() は便利ですが、使わなくてもグループ別の要約統計量を計算できます。
ウォルマートでは、店舗を「スーパーセンター」、「ディスカウントストア」、「ネイバーフッドマーケット」の3種類に区別しており、このデータセットではそれぞれtypeの"A"、"B"、"C"としてエンコードされています。この演習では、.groupby() を使わずに、店舗の種類ごとの総売上を計算します。その後、これらの数値を使って、ウォルマートの総売上のうち、各店舗の種類で発生した売上の割合を確認できます。
sales はすでに用意されており、pandas は pd としてインポートされています。
この演習はコースの一部です
pandas によるデータ操作
演習の手順
- データセット全体の
weekly_salesの合計を計算しましょう。 typeが"A"の店舗に対応する行をサブセット化し、その週間売上の合計を計算しましょう。typeが"B"の店舗とtypeが"C"の店舗についても同じ処理を行いましょう。- A/B/Cの結果をリストにまとめ、
sales_allで割って、店舗の種類別の売上割合を求めましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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)