Regrouper les données

Quelle ville vend le plus ? Une seule moyenne calculée sur toutes les lignes ne permet pas de le savoir. Répartis les lignes en groupes, un par ville, puis calcule la moyenne de chaque groupe :

Une ligne fait les deux :

shops = pd.DataFrame({
    "city": ["Lyon", "Paris", "Lyon", "Nice", "Paris", "Lyon"],
    "sales": [20, 35, 26, 18, 41, 23],
})
means = shops.groupby("city")["sales"].mean()
print(means)

Cela affiche :

city
Lyon     23.0
Nice     18.0
Paris    38.0
Name: sales, dtype: float64

groupby("city") crée les groupes, ["sales"] sélectionne la colonne, .mean() calcule la moyenne de chaque groupe. .sum(), .min() et .max() fonctionnent aussi.

Pour classer les piles, triez-les : means.sort_values(ascending=False).index[0] est Paris, la meilleure vente.