Как применить функцию sum() к столбцу 'Sales' для каждой группы, созданной с помощью groupby('Region')? Выберите один или несколько ответов: a. df.groupby('Region')['Sales'].sum() b. df('Sales').groupby{'Region'}.sum() c. df.groupby('Region').sum() d.

6 ноября 2025
Статистика

Условие:

Как применить функцию sum() к столбцу 'Sales' для каждой группы, созданной с помощью groupby('Region')?

Выберите один или несколько ответов:
a. df.groupby('Region')['Sales'].sum()
b. df('Sales').groupby\{'Region'\}.sum()
c. df.groupby('Region').sum()
d. df['Sales'].groupby('Region').sum()
e. df.groupby('Region').agg(\{'Sales': 'sum'\})
\square - это алгоритм

машинного обучения, который строит модель в виде древовидной структуры, где каждый узел представляет из себя \square , а каждый лист - прогнозируемое значение или класс.

Решение:

Рассмотрим варианты пошагово: 1. Вариант a: df.groupby(Region)[Sales].sum() Мы сначала группируем DataFrame по столбцу Region, затем выбираем столбец Sales и применяем функцию sum(). Этот подход явно суммирует значения столбца Sales по каждой группе, что соответствует условию задачи. 2. Вариант b: df(Sales).groupby{Region}.sum() В этом варианте синтаксис неверный – используются неверные скобки и фигурные скобки вместо квадратных, поэтому данный код не работает. 3. Вариант c: df.groupby(Region).sum() Здесь группировка проводится по Region и вычисляется сумма ...