Модуль: Работа с таблицами в Pandas


Pandas_Серии-19

Дан SQL-запрос, который вычисляет суммарный прогресс учеников мужского пола на каждом из курсов:

select
    ucp.course_id,
    sum(ucp.progress) as sum_progress
from user u
join user_course_progress ucp on u.id = ucp.user_id
where u.gender = 'М'
group by ucp.course_id order by sum_progress desc

Также дан код на pandas, который производит аналогичное вычисление:

user[user['gender'] == 'М'] \
    .merge(user_course_progress, left_on='id', right_on='user_id') \
    .groupby('course_id', as_index=False) \
    .agg({'progress': 'sum'}) \
    .sort_values('sum_progress', ascending=False)

Сопоставьте операции, записанные на языке SQL, аналогичным операциям в коде на pandas.

.

Полное описание данных можно посмотреть здесь

Ваш ответ

Инструкция:
Перетащите элементы в правильном порядке.
Элементы
sum(ucp.progress)
join user_course_progress ucp on u.id = ucp.user_id
where u.gender = 'М'
group by ucp.course_id
order by sum_progress desc
Сопоставления
user['gender'] == 'М'
agg({'progress': 'sum'})
merge(user_course_progress, left_on='id', right_on='user_id')
sort_values('sum_progress', ascending=False)
groupby('course_id', as_index=False)

Для проверки решения задачи необходимо зарегистрироваться или авторизоваться!

Выберите правильный ответ, либо введите его в поле ввода

Комментарий учителя