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##問題
P-031: レシート明細データフレーム（df_receipt）に対し、店舗コード（store_cd）ごとに売上金額（amount）の標本標準偏差を計算し、降順でTOP5を表示せよ。
##解答
コード
df_receipt.groupby('store_cd').amount.std(ddof=0).reset_index().sort_values('amount', ascending=False).head(5)
##出力
| store_cd | amount | |
|---|---|---|
| 28 | S13052 | 663.391816 |
| 31 | S14011 | 553.456916 |
| 42 | S14034 | 544.903736 |
| 5 | S13001 | 543.536561 |
| 12 | S13015 | 543.409938 |
##解説
・PandasのDataFrame/Seriesにて、同じ値を持つデータをまとめて処理し、同じ値を持つデータの合計や平均などを確認したい時に使用します。
・'groupby'は、同じ値や文字列を持つデータをまとめて、それぞれの同じ値や文字列に対して、共通の操作（合計や平均など）を行いたい時に使います。
・'<列名>.std(ddof=0)'は、標本標準偏差を算出する際に'N-ddof(=0)'で割ることを指します。
・'.reset_index()'は、'groupby'によってバラバラになったインデックス番号を0始まりの連番に振り直す操作を行いたい時に使います。
・'.sort_values('amount', ascending=False)'で'amount'を降順に表示しています。**
※こちらのコードでは不偏標準偏差を出力します。不偏標準偏差の場合は、'ddof=1'となります。
コード
df_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'std'}).reset_index().sort_values('amount', ascending=False).head(5)