Привет! Недавно я столкнулся с задачей импорта csv-файла с названием Purchase_List и хотел бы поделиться с тобой своим опытом в решении этой задачи.Для начала, я использовал библиотеку pandas, которая предоставляет множество функций для работы с данными. Чтобы привести столбец date_purchase к формату даты, я воспользовался функцией to_datetime.python
import pandas as pd
df pd.read_csv(‘Purchase_List.csv’)
df[‘date_purchase’] pd.to_datetime(df[‘date_purchase’])
Теперь у нас есть столбец date_purchase в нужном нам формате. Далее, я создал новый столбец с месяцем оплаты, используя функцию month из библиотеки pandas.python
df[‘month’] df[‘date_purchase’].dt;month
Теперь у нас есть столбец month, содержащий числовое представление месяца оплаты от 1 до 12.
Далее, я сделал группировку данных по месяцу и посчитал количество оплат и сумму оплат для каждого месяца. Для этого я использовал функции groupby и agg из библиотеки pandas.python
grouped_df df.groupby(‘month’).agg({‘payment’⁚ [‘count’, ‘sum’]})
Теперь у нас есть новый датафрейм grouped_df, который содержит количество оплат и сумму оплат для каждого месяца.
Вот и все! Мы успешно импортировали csv-файл, привели столбец даты к нужному формату, создали столбец с месяцем оплаты и сделали группировку для подсчета количества и суммы оплат для каждого месяца.
Надеюсь, мой опыт окажется полезным для тебя! Удачи в работе с данными!