**Python-taken** Een Pandas DataFrame met gegevens uit orders_log heet df. 1) Filter de rijen: status "processing" en omzet (revenue) > 50000 en prioriteit "high". Toon het resultaat. 2) Maak een kolom 'revenue_group' volgens de regels: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Vervolgens tel je het aantal bestellingen in elke groep per categorie (Category) en toon je het resultaat. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. Om de kolom revenue_group te maken, kun je de functie pd.cut of np.select gebruiken. Groepeer vervolgens de gegevens op categorieën en tel het aantal bestellingen:

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)

# Tel het aantal bestellingen in elke groep per categorie
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

Deze code maakt een nieuwe kolom met groepen op basis van inkomsten en toont een tabel met het aantal bestellingen voor elke categorie en inkomsten groep.