Прочитайте содержимое файла returned.csv и сохраните его в переменной purchases в формате датафрейма. Затем

Хорошо! Давайте разберемся с этой задачей по шагам.

Шаг 1: Чтение файла returned.csv и сохранение его в переменной purchases

Для начала, нам понадобится импортировать библиотеку pandas, чтобы использовать функции для работы с данными в формате датафрейма. Выполните следующий код:

\[
\text{{import pandas as pd}}

\text{{purchases = pd.read\_csv("returned.csv")}}
\]

Здесь мы импортируем pandas и используем функцию read\_csv для чтения файла returned.csv и сохранения данных в переменную purchases.

Шаг 2: Подсчет суммы покупок для каждого источника трафика

Теперь нам нужно подсчитать сумму покупок для каждого источника трафика и сохранить результат в отдельном столбце с названием "total". Для этого используем функцию groupby и sum. Выполните следующий код:

\[
\text{{purchases["total"] = purchases.groupby("источник")["покупки"].sum()}}
\]

Здесь мы используем функцию groupby для группировки данных по столбцу "источник" и затем применяем функцию sum к столбцу "покупки" для подсчета суммы покупок по каждому источнику.

Шаг 3: Вывод датафрейма purchases

Наконец, чтобы вывести весь датафрейм purchases на экран, просто напишите следующий код:

\[
\text{{purchases}}
\]

Это выведет на экран содержимое переменной purchases в удобном формате.

Однако, есть важная деталь, которую стоит упомянуть. Чтобы видеть все строки датафрейма в выводе, при использовании Jupyter Notebook или других сред разработки, убедитесь, что перед выводом добавлен следующий код:

\[
\text{{pd.set\_option("display.max\_rows", None)}}
\]

Теперь вы можете приступить к выполнению задачи и проверить полученный результат. Удачи!