**Python დავალებები** orders_log მონაცემებით შექმნილი Pandas DataFrame-ს ეწოდება df. 1) ფილტრეთ სტრიქონები: სტატუსი "processing" და შემოსავალი (revenue) > 50000 და პრიორიტეტი "high". გამოიტანეთ შედეგი. 2) შექმენით სვეტი 'revenue_group' წესების მიხედვით: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). შემდეგ, ითვალეთ შეკვეთების რაოდენობა თითოეულ ჯგუფში კატეგორიების (Category) მიხედვით და გამოიტანეთ შედეგი. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. revenue_group სვეტის შექმნისთვის შეგიძლიათ გამოიყენოთ pd.cut ან np.select ფუნქციები. შემდეგ, მონაცემები დაჯგუფეთ კატეგორიების მიხედვით და ითვალეთ შეკვეთების რაოდენობა:

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)

# ითვალეთ შეკვეთების რაოდენობა თითოეულ კატეგორიაში და შემოსავლის ჯგუფში
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

ეს კოდი შექმნის ახალი სვეტს შემოსავლის მიხედვით დაჯგუფებული კატეგორიებით და გამოიტანს ცხრილს შეკვეთების რაოდენობით თითოეულ კატეგორიასა და შემოსავლის ჯგუფში.