Реализуйте функцию для небольшого анализа продаж в Pandas.
В каждой входной строке есть:
date в формате YYYY-MM-DD;category;price;quantity.Для строк за май 2024 верните словарь:
may_revenue — sum(price * quantity);top_category — категория с максимальной майской выручкой; при равенстве берите лексикографически меньшую категорию;average_order_value — среднее значение price * quantity по майским строкам, округлённое до 2 знаков.Если майских строк нет, верните {"may_revenue": 0, "top_category": None, "average_order_value": 0.0}.
def analyze_may_sales(rows: list[dict]) -> dict:rows = [{"date":"2024-05-01","category":"electronics","price":100,"quantity":2},{"date":"2024-05-03","category":"books","price":50,"quantity":3},{"date":"2024-05-05","category":"electronics","price":300,"quantity":1},{"date":"2024-05-20","category":"fashion","price":80,"quantity":2},{"date":"2024-06-01","category":"electronics","price":999,"quantity":1}]{"may_revenue":810,"top_category":"electronics","average_order_value":202.5}Только майские строки, топ-категория по выручке
rows = [{"date":"2024-04-30","category":"books","price":10,"quantity":1},{"date":"2024-06-01","category":"books","price":10,"quantity":1}]{"may_revenue":0,"top_category":null,"average_order_value":0}Майских строк нет
rows = [{"date":"2024-05-01","category":"books","price":100,"quantity":1},{"date":"2024-05-02","category":"audio","price":50,"quantity":2}]{"may_revenue":200,"top_category":"audio","average_order_value":100}Разрешение равенства по названию категории