**Дарсҳои Python** DataFrame Pandas бо маълумоти orders_log номида мешавад df. 1) Хатҳоро филтр кунед: ҳолат "processing" ва даромад (revenue) > 50000 ва афзалият "high". Натиҷаро нишон диҳед. 2) Сутуни 'revenue_group'ро мувофиқи қоидаҳо эҷод кунед: ‘Small’ (< 50000), ‘Medium’ (50000 <= revenue < 90000), ‘Large’ (>= 90000). Пас, шумораи фармоишҳоро дар ҳар гурӯҳ дар категорияҳо (Category) ҳисоб кунед ва натиҷаро нишон диҳед. 1) df[(df["state"] == "processing") & (df["revenue"] > 50000) & (df["priority"] == "high")] 2)

2. Барои эҷоди сутуни revenue_group, шумо метавонед функсияи pd.cut ё np.select-ро истифода баред. Пас, маълумотҳоро мувофиқи категорияҳо гурӯҳбандӣ кунед ва шумораи фармоишҳоро ҳисоб кунед:

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)

# Шумораи фармоишҳоро дар ҳар гурӯҳ дар асоси категорияҳо ҳисоб кунед
result = df.groupby(['Category', 'revenue_group']).size().reset_index(name='order_count')
print(result)

Ин код сутуни нав эҷод мекунад бо гурӯҳҳо дар асоси даромад ва нишон медиҳад ҷадвал бо шумораи фармоишҳо барои ҳар категория ва гурӯҳи даромад.