**Python ülesanded** Pandas DataFrame koos andmetega orders_log-st nimetatakse df-ks. 1) Filtreerige read: staatus "processing" ja tulu (revenue) > 50000 ning prioriteet "high". Näidake tulemust. 2) Looge veerg 'revenue_group' vastavalt reeglitele: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Seejärel arvutage iga kategooria (Category) kohta tellimuste arv ja näidake tulemust. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. Selleks, et luua veerg revenue_group, saate kasutada funktsiooni pd.cut või np.select. Seejärel grupeerige andmed kategooriate järgi ja arvutage tellimuste arv:

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)

# Arvutage iga kategooria ja tulude grupi tellimuste arv
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

See kood loob uue veeru tulude põhjaliste gruppidega ja kuvab tabeli, mis näitab iga kategooria ja tulude grupi tellimuste arvu.