В df есть столбцы user_id и amount. Что вернёт выражение df.groupby("user_id")["amount"].sum()?
A
DataFrame с двумя столбцами: user_id и amountB
Series, где индекс — user_id, а значения — сумма amount по каждому пользователюCСкаляр: общую сумму
amount по всей таблицеD
DataFrame с MultiIndex по строкам и столбцамПравильный ответ. Выбор одного столбца после
.groupby() обычно ведёт к Series после агрегации.Разбор
Конструкция df.groupby("user_id")["amount"] выбирает колонку amount внутри групп и возвращает объект, который при агрегации (sum()) дает Series. Индексом этой Series будут значения ключа группировки (user_id), а значениями — суммы amount внутри каждой группы. Если нужен именно DataFrame, часто добавляют reset_index().
Проверь себя · 1/3разбор после ответа
В
DataFrame df есть столбцы country, user_id, revenue. Что вернёт выражение df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]?Ещё вопросы по теме «Pandas и DataFrame»
- Что вернёт выражение `df[df["price"] > 100]`?
- В `DataFrame` `df` есть столбцы `country`, `user_id`, `revenue`. Что вернёт выражение `df.loc[df["country"] == "RU", ["user_id", "revenue"]]`?
- В `df` есть столбец `age`. Какие значения `age` попадут в результат `df[(df["age"] >= 18) & (df["age"] <= 25)]`?
- Что выберет фильтр `df[~df["status"].isin(["cancelled", "returned"])]`?
- Что верно про два шага: `mask = df["col"] > 0` и затем `df[mask]`?
- Все вопросы по «Pandas и DataFrame» →