2024-06-12 polars 1.0.0-alpha.1 でWarningが出ないよう修正しました。

先駆者

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レシート明細データ（df_receipt）と商品データ（df_product）を結合し、顧客毎に全商品の売上金額合計と、カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が"07"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、両者の比率を求めよ。抽出対象はカテゴリ大区分コード"07"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、結果を10件表示せよ。

問題文の逐語訳レベルで書ける！！！

Polars

(
    # レシート明細データ（df_receipt）と商品データ（df_product）を結合し、
    df_receipt
    .join(df_product, on="product_cd", how="inner")
    # 顧客毎に
    .group_by("customer_id").agg(
        # 全商品の売上金額合計と、
        sum_all=pl.sum("amount"),
        # カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が"07"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、
        sum_07=pl.col("amount").filter(pl.col("category_major_cd") == "07").sum(),
    )
    # 両者の比率を求めよ。
    .with_columns(sales_rate=(pl.col("sum_07") / pl.col("sum_all")))
    # 抽出対象はカテゴリ大区分コード"07"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、
    .filter(pl.col("sum_07") > 0)
    .sort("customer_id")  # pandas版と合わせる
    # 結果を10件表示せよ。
    .head(10)
)

Pandas: データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）コード例1より引用&コメント追記

# 顧客毎に全商品の売上金額合計と、
df_tmp_1 = df_receipt.groupby('customer_id').agg({'amount':'sum'}). \
                reset_index().rename(columns={'amount':'sum_all'})

# カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が"07"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、
df_tmp_2 = pd.merge(df_receipt, df_product.query('category_major_cd == "07"'), 
                how='inner', on='product_cd').groupby('customer_id').\
                agg({'amount':'sum'}).reset_index().\
                rename(columns={'amount':'sum_07'})

# レシート明細データ（df_receipt）と商品データ（df_product）を結合し、
# 抽出対象はカテゴリ大区分コード"07"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、
df_tmp_3 = pd.merge(df_tmp_1, df_tmp_2, how='inner', on='customer_id')

# 両者の比率を求めよ。
df_tmp_3['sales_rate'] = df_tmp_3['sum_07'] / df_tmp_3['sum_all']

# 結果を10件表示せよ。
df_tmp_3.head(10)

Pandas: メソッドチェーンで書いた場合

(
    # レシート明細データ（df_receipt）と商品データ（df_product）を結合し、
    df_receipt
    .merge(df_product, on="product_cd", how="inner")
    # カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が"07"（瓶詰缶詰）の売上金額合計
    .assign(amount_07=lambda df: df["amount"] * (df["category_major_cd"] == "07"))
    # 顧客毎に
    .groupby("customer_id").agg(
        # 全商品の売上金額合計と、
        sum_all=("amount", "sum"),
        # カテゴリ大区分コード（category_major_cd）が"07"（瓶詰缶詰）の売上金額合計を計算の上、
        sum_07=("amount_07", "sum"),
    )
    # 両者の比率を求めよ。
    .assign(sales_rate=lambda df: df["sum_07"] / df["sum_all"])
    # 抽出対象はカテゴリ大区分コード"07"（瓶詰缶詰）の売上実績がある顧客のみとし、
    .query("sum_07 > 0")
    # 結果を10件表示せよ。
    .head(10)
)

Polarsは速いだけじゃなくて可読性もいいぞ

先駆者

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