Grupowanie danych

W którym mieście sprzedaje się więcej? Jedna średnia dla wszystkich wierszy nie daje odpowiedzi. Podziel wiersze na grupy, po jednej na miasto, a następnie oblicz średnią dla każdej grupy:

Jedna linia robi obie rzeczy:

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)

To wyświetla:

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

groupby("city") tworzy grupy, ["sales"] wybiera kolumnę, a .mean() oblicza średnią dla każdej grupy. Działają też .sum(), .min() i .max().

Aby uszeregować stosy, posortuj je: means.sort_values(ascending=False).index[0] to Paris, najlepiej sprzedający się produkt.