Pandas 中階・多層分組、分級與轉換

訂單表 orders 有 member_level（gold／silver／normal）與 amount。折扣規則：

• gold：一律 8 折。
• silver：amount 大於等於 1000 打 9 折，否則不打折。
• normal：amount 大於等於 3000 打 95 折，否則不打折。

請寫一個函式處理一列資料，用 apply(..., axis=1) 新增 pay 欄（折後金額，四捨五入成整數）。

result 保留 order_id、member_level、amount、pay 四欄，列順序與原表相同。

作答方式：資料已在程式裡建好。只改「TODO」那一段，最後的 print 保留不動，輸出才能自動對答案。本題在瀏覽器內以 Pyodide 執行（pandas 2.3）。

銷售明細 sales 要依「區域＋品類」兩層分組，算出每組的筆數、總額、平均。

result 五欄：region、category、n（筆數）、total（amount 加總）、avg（amount 平均，四捨五入到整數，型別為整數）。

排序：先依 total 由大到小；total 相同時依 region、category 由小到大。

作答方式：資料已在程式裡建好。只改「TODO」那一段，最後的 print 保留不動，輸出才能自動對答案。本題在瀏覽器內以 Pyodide 執行（pandas 2.3）。

API 監控 calls 記錄了每次呼叫的 endpoint 與 ms（回應毫秒）。請把回應時間分成三級並計數：

• fast：0 < ms ≤ 100
• normal：100 < ms ≤ 500
• slow：500 < ms

counts 是一個 Series：索引依序為 fast、normal、slow（照級別順序，不依次數排），值為各級筆數。

作答方式：資料已在程式裡建好。只改「TODO」那一段，最後的 print 保留不動，輸出才能自動對答案。本題在瀏覽器內以 Pyodide 執行（pandas 2.3）。

訂單表 orders 中，請替每筆訂單算出「這筆金額占該客戶所有訂單總額的百分比」。

新增 share 欄：amount ÷ 該客戶 amount 總和 × 100，四捨五入到小數 1 位。

result 保留 order_id、customer、amount、share 四欄，依 customer、order_id 由小到大排序。

作答方式：資料已在程式裡建好。只改「TODO」那一段，最後的 print 保留不動，輸出才能自動對答案。本題在瀏覽器內以 Pyodide 執行（pandas 2.3）。