- 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')