Certa companhia de abastecimento de água organiza as
informações da empresa em três conjuntos de dados: clientes
(idCliente, nomeCliente), com dados dos clientes; imoveis
(idImovel, idCliente, endereco), com dados de imóveis; e
contas (idConta, idImovel, consumo), com dados do
histórico de pagamento de contas e do consumo, em metros
cúbicos, de cada conta. Essa organização leva em consideração
que cada cliente pode ter vários imóveis (chave estrangeira:
idCliente em imoveis) e que cada imóvel pode ter várias
contas (chave estrangeira: idImovel em contas). Os conjuntos
de dados (clientes, imoveis e contas) foram carregados
para um DataFrame no Pandas.
✂️ a) totalConsumo =
contas.groupby('idCliente')['consumo'] .sum() ✂️ b) imoveisContas = pd.merge(imoveis, contas,
on='idImovel')
totalConsumo = imoveisContas.groupby('idCliente')
['consumo'].sum() ✂️ c) totalConsumo = clientes.merge(contas, on =
'idCliente').groupby('idCliente')['consumo'].sum() ✂️ d) totalConsumo = contas.groupby('idImovel')
['consumo'].sum() ✂️ e) imoveisContas = pd.merge(contas, imoveis,
on='idCliente')
totalConsumo = imoveisContas.groupby('idImovel')
['consumo'] .sum()