[Projeto] Mão na massa: analisando os dados com PandasQueryEngine

Fiz assim na linha de código:

response = query_engine.query('Em quais cidades temos filiais?')
print("#######################")

response = query_engine.query('Qual é o preço unitário médio de cada tipo de produto?')
print("#######################")

response = query_engine.query('Qual é a média de valor de compra por tipo de cliente?')
print("#######################")

response = query_engine.query('Qual é a filial com maior faturamento?')

E a resposta foi assim:

Pandas Instructions:

df.cidade.unique()

Pandas Output: ['Santo André' 'São Caetano' 'São Bernardo do Campo'] ####################### Pandas Instructions:

df.groupby('tipo_produto')['preco_unitario'].mean()

Pandas Output: tipo_produto Alimentos e Bebidas 56.008851 Casa 55.316937 Eletrônicos 53.551588 Esportes e Viagem 56.993253 Moda 57.153652 Saúde e Beleza 54.854474 Name: preco_unitario, dtype: float64 ####################### Pandas Instructions:

df.groupby('tipo_cliente')['total'].mean()

Pandas Output: tipo_cliente Membro 327.791305 Normal 318.122856 Name: total, dtype: float64 ####################### Pandas Instructions:

df.groupby('filial')['total'].sum().idxmax()

Pandas Output: C