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1. Pandasで「practice_data.xlsx」の「売上データ」を読み込んで表示しよう
Pandasでエクセルファイルを読み込む場合は「pd.read_excel('エクセルファイル名', sheet_name='シート名')」 「practice_data.xlsx」は「2.エクセル管理(openpyxl)」でダウンロードしたものを使おう
ヒント・参考情報
【正解の出力結果】
「売り上げデータ」がデータフレームで表示されればOK
今回は1行目が各列の項目となり、2行目以降からデータとして扱われる表示環境によっては見づらい感じになってるかもしれないですが、ちゃんと扱いやすいデータになっているので安心してください
2. 「売上データ」のうち、「店舗」「売上」のみを表示しよう
指定の項目のみのデータにしたい場合は「df.loc[:, 指定項目名のリスト]」
ヒント・参考情報
【正解の出力結果】
店舗と売上のみのデータフレームが表示されればOK
3. 「売上データ」のうち、「店舗」ごとの「売上」の合計を表示しよう
指定の項目についてグループ化する場合は「df.groupby('項目名')」 今回はそのうちの売上の合計を求めたいので「df.groupby('店舗')['売上'].sum()」
ヒント・参考情報
【正解の出力結果】
店舗
名古屋店 330940
大阪店 227660
東京店 259270
福岡店 283700
Name: 売上, dtype: int64
4. 「売上データ」のうち、「売上」の合計が最も高かった「商品」とその額を表示しよう
最大値を取得する場合は「product_sales.max()」 最大値を持つ行の情報(今回は商品名)を取得する場合は「product_sales.idxmax()」
ヒント・参考情報
【正解の出力結果】
携帯充電器 : 298000 円
5. 「売上データ」のデータフレームに「利益率」を追加しよう
利益率の計算は「利益/売上x100」 データフレームはnumpyの構造を持つので、そのまま四則演算すればOK 平均値を計算する場合は「.mean()」
ヒント・参考情報
【正解の出力結果】
商品名とその平均利益率のみのデータフレームが表示されればOK