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【Python】データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編) 033 解説

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  • データサイエンス100本ノックをやりきる会を作りました🎉
  • こちらのSlack招待URLからご参加ください!!
  • ぜひ一緒に励まし合いながら、データサイエンス100本ノックをやり切りたいと思っています!

##Youtube
動画解説もしています。

##問題
P-033: 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)の平均を計算し、330以上のものを抽出せよ。

##解答

コード
df_receipt.groupby('store_cd').amount.mean().reset_index().query('amount >= 330')

##出力

store_cd amount
1 S13001 330.19413
5 S14011 348.470386
7 S13003 350.915519
8 S13004 330.943949
12 S13015 351.11196
16 S13019 330.208616
17 S13020 337.879932
28 S13052 402.86747
30 S14010 348.791262
31 S14011 335.718333
38 S14026 332.340588
46 S14045 330.082073
48 S14047 330.077073

##解説
・Pandasを使用します。今まで使用したことのあるコードを用います。
'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
'.amount.mean()'は、amountの平均値を表示させます
'.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
・'.query()で条件を指定しています。

※こちらのコードでも同様の結果を出力します

コード
df_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'mean'}).reset_index().query('amount >= 330')
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