最终挑战：找出销售额最高的星期几

问题描述

该挑战包含以下几个步骤：

1. 我们有一个名为 grocery 的 DataFrame，其中 price 列包含一些缺失值。我们需要用每种产品的平均价格来填充这些缺失值。例如，西红柿的缺失价格应使用西红柿的平均价格进行填充。

2. 然后，我们需要从 sales_date 列中提取星期信息，并创建一个新列 day_of_week。请确保先将 sales_date 列的数据类型转换为 datetime64[ns]。

3. 最后一步是计算每周每一天的平均销售数量。我们需要将结果按降序排序，并选取排序后第一个索引，从而找出销量最高的星期几。

解决方案

请在指定位置编写你的解决方案，然后运行测试。

• 执行前请确保取消注释相关代码行。

1import pandas as pd
2
3grocery = pd.read_csv("grocery.csv")
4
5def find_day_with_most_sales():
6  try:
7    '''
8    grocery["price"] = grocery['price'].fillna(
9      # 在此处写出你的解决方案
10    )
11
12    grocery["sales_date"] = # 将该列的数据类型更改为 datetime64[ns]
13    grocery["day_of_week"] = # 从 sales_date 列中提取星期几
14
15    day_with_most_sales = grocery.groupby("day_of_week").agg(
16      # 在此处写出你的解决方案
17    ).sort_values(
18      # 在此处写出你的解决方案
19    ).index[0]
20
21    return day_with_most_sales
22    '''
23  except:
24    pass

该挑战很好地展示了如何组合使用多个函数和方法来完成一项数据处理任务。需要注意的是，我们提供的解决方案只是众多可行方法之一，欢迎你尝试其他实现方式。