Advertisement
Not a member of Pastebin yet?
Sign Up,
it unlocks many cool features!
- import pandas as pd
- class Panda:
- def solve(self, lst):
- s = pd.Series(lst)
- s_filtered = s[(s < s.mean() + s.std()) & (s > s.mean() - s.std())]
- print(s_filtered.values)
- def solve(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
- # Приводим тип столбца 'Date' к datetime
- df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])
- # Выбираем только те транзакции, которые произведены в феврале 2023 года
- df_feb = df.loc[(df['Date'].dt.year == 2023) & (df['Date'].dt.month == 2)]
- # Группируем по продавцам и суммируем выручку
- revenue_by_salesperson = df_feb.groupby('Salesperson')['Price'].sum()
- # Формируем DataFrame с результатом и возвращаем его
- result = pd.DataFrame({'Revenue': revenue_by_salesperson})
- return result
Advertisement
Add Comment
Please, Sign In to add comment
Advertisement