もう一度すべてを組み合わせる
マージでデータをどのように豊かにできるか理解できたので、集計テーブルに戻ってみましょう。
現在、2 つの DataFrame が読み込まれています。
transactions- 各チケット販売トランザクションの全リスト。ただし映画のジャンル情報はありません。movies- 映画のタイトルとジャンルの表
この 2 つの表を結合して、以前は当たり前に見ていたビュー、すなわちジャンルごとのチケット販売数を作成しましょう。
この演習はコースの一部です
スプレッドシートユーザーのための Python
演習の手順
movie_title列でtransactionsとmoviesをマージします。movie_genreでグループ化して合計し、結果をgenre_summaryに保存します。ticket_quantityでgenre_summaryを並べ替え、結果をgenre_summary_sortedとして保存します。genre_summary_sortedを出力します（これは用意されています）。
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。
# 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)