**Python užduotys** Pandas DataFrame su duomenimis iš orders_log vadinamas df. 1) Filtruokite eilutes: būsena "processing" ir pajamos (revenue) > 50000 ir prioritetas "high". Rodyti rezultatą. 2) Sukurkite stulpelį 'revenue_group' pagal taisykles: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Tada suskaičiuokite užsakymų skaičių kiekvienoje grupėje pagal kategorijas (Category) ir parodykite rezultatą. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. Norėdami sukurti stulpelį revenue_group, galite naudoti funkciją pd.cut arba np.select. Tada grupuokite duomenis pagal kategorijas ir suskaičiuokite užsakymų skaičių:

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)

# Suskaičiuokite užsakymų skaičių kiekvienoje grupėje pagal kategorijas
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

Šis kodas sukurs naują stulpelį su grupėmis pagal pajamas ir išves lentelę su užsakymų skaičiumi kiekvienoje kategorijoje ir pajamų grupėje.