[Python] 100 Schläge auf Data Science (strukturierte Datenverarbeitung) 019 Erläuterung

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Problem

P-019: Geben Sie dem Datenrahmen für Belegdetails (df_receipt) in absteigender Reihenfolge des Verkaufsbetrags (Betrag) pro Artikel Ränge und extrahieren Sie die ersten 10 Artikel. Artikel sollten Kunden-ID (customer_id), Verkaufsbetrag (Betrag) und zugewiesenen Rang anzeigen. Wenn der Verkaufsbetrag (Betrag) gleich ist, wird das gleiche Ranking angegeben.

Antworten

Code


df_amount_rank = pd.concat([df_receipt[['customer_id', 'amount']] \
,df_receipt['amount'].rank(method='min', ascending=False)], axis=1)

df_amount_rank.columns = ['customer_id', 'amount', 'amount_ranking']

df_amount_rank.sort_values('amount_ranking', ascending=True).head(10)

Ausgabe

customer_id amount amount_ranking
1202 CS011415000006 10925 1
62317 ZZ000000000000 6800 2
54095 CS028605000002 5780 3
4632 CS015515000034 5480 4
72747 ZZ000000000000 5480 4
10320 ZZ000000000000 5480 4
97294 CS021515000089 5440 7
28304 ZZ000000000000 5440 7
92246 CS009415000038 5280 9
68553 CS040415000200 5280 9

Kommentar

** - Erstellen Sie in Pandas 'DataFrame / Series eine neue Rangspalte, verketten Sie die Spalten und ordnen Sie die Daten.

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