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P-023: Additionnez le montant des ventes (montant) et la quantité des ventes (quantité) pour chaque code magasin (store_cd) pour le bloc de données des détails de réception (df_receipt).
code
df_receipt.groupby('store_cd').agg({'amount':'sum', 'quantity':'sum'}).reset_index()
| store_cd | amount | quantity | |
|---|---|---|---|
| 0 | S12007 | 638761 | 2099 |
| 1 | S12013 | 787513 | 2425 |
| 2 | S12014 | 725167 | 2358 |
| 3 | S12029 | 794741 | 2555 |
| 4 | S12030 | 684402 | 2403 |
| 5 | S13001 | 811936 | 2347 |
| 6 | S13002 | 727821 | 2340 |
| 7 | S13003 | 764294 | 2197 |
| 8 | S13004 | 779373 | 2390 |
| 9 | S13005 | 629876 | 2004 |
| 10 | S13008 | 809288 | 2491 |
| 11 | S13009 | 808870 | 2486 |
| 12 | S13015 | 780873 | 2248 |
| 13 | S13016 | 793773 | 2432 |
| 14 | S13017 | 748221 | 2376 |
| 15 | S13018 | 790535 | 2562 |
| 16 | S13019 | 827833 | 2541 |
| 17 | S13020 | 796383 | 2383 |
| 18 | S13031 | 705968 | 2336 |
| 19 | S13032 | 790501 | 2491 |
| 20 | S13035 | 715869 | 2219 |
| 21 | S13037 | 693087 | 2344 |
| 22 | S13038 | 708884 | 2337 |
| 23 | S13039 | 611888 | 1981 |
| 24 | S13041 | 728266 | 2233 |
| 25 | S13043 | 587895 | 1881 |
| 26 | S13044 | 520764 | 1729 |
| 27 | S13051 | 107452 | 354 |
| 28 | S13052 | 100314 | 250 |
| 29 | S14006 | 712839 | 2284 |
| 30 | S14010 | 790361 | 2290 |
| 31 | S14011 | 805724 | 2434 |
| 32 | S14012 | 720600 | 2412 |
| 33 | S14021 | 699511 | 2231 |
| 34 | S14022 | 651328 | 2047 |
| 35 | S14023 | 727630 | 2258 |
| 36 | S14024 | 736323 | 2417 |
| 37 | S14025 | 755581 | 2394 |
| 38 | S14026 | 824537 | 2503 |
| 39 | S14027 | 714550 | 2303 |
| 40 | S14028 | 786145 | 2458 |
| 41 | S14033 | 725318 | 2282 |
| 42 | S14034 | 653681 | 2024 |
| 43 | S14036 | 203694 | 635 |
| 44 | S14040 | 701858 | 2233 |
| 45 | S14042 | 534689 | 1935 |
| 46 | S14045 | 458484 | 1398 |
| 47 | S14046 | 412646 | 1354 |
| 48 | S14047 | 338329 | 1041 |
| 49 | S14048 | 234276 | 769 |
| 50 | S14049 | 230808 | 788 |
| 51 | S14050 | 167090 | 580 |
** ・ C'est une méthode pour traiter les données avec la même valeur collectivement dans Pandas DataFrame / Series. -Utiliser lorsque vous souhaitez vérifier le total ou la moyenne des données avec la même valeur. -'Groupby 'est utilisé lorsque vous souhaitez collecter des données avec la même valeur ou chaîne de caractères et effectuer une opération commune (total, moyenne, etc.) pour chaque même valeur ou chaîne de caractères. -'Agg 'est une abréviation pour Agrégation (qui signifie «agrégat»), et est utilisé lorsque vous souhaitez effectuer une opération telle que la recherche d'une valeur pour chaque groupe et la création d'une table. La valeur totale est «somme», la valeur moyenne est «moyenne», la valeur maximale est «max» et la valeur minimale est «min».
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