**Tareas en Python** Un DataFrame de Pandas con datos de orders_log se llama df. 1) Filtra las filas: estado "processing" y ingresos (revenue) > 50000 y prioridad "high". Muestra el resultado. 2) Crea una columna 'revenue_group' según las reglas: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Luego, cuenta el número de pedidos en cada grupo por categorías (Category) y muestra el resultado. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. Para crear la columna revenue_group puedes usar la función pd.cut o np.select. Luego, agrupa los datos por categorías y cuenta la cantidad de pedidos:

import numpy as np

conditions = [
    df['revenue'] < 50000,
    (df['revenue'] >= 50000) & (df['revenue'] < 90000),
    df['revenue'] >= 90000
]
choices = ['Small', 'Medium', 'Large']
df['revenue_group'] = np.select(conditions, choices)

# Contar la cantidad de pedidos en cada grupo por categoría
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

Este código creará una nueva columna con grupos según los ingresos y mostrará una tabla con la cantidad de pedidos para cada categoría y grupo de ingresos.