groupby и transform: групповые признаки на уровне строк и фильтрация групп

Фильтрация магазинов по суммарной выручке через transform + булевую маску

Что уже дано

Проверяющая система запускает вашу программу и подаёт данные через stdin. Никаких заранее созданных переменных нет — вы читаете всё сами.

Что нужно сделать

Напишите программу, которая:

1. Читает из stdin целое число n — количество строк таблицы.
2. Читает следующие n строк; каждая содержит три токена через пробел: store (строка без пробелов), product (строка без пробелов), revenue (целое число). Пример строки: Alpha Laptop 300.
3. Создаёт pd.DataFrame с именем df из словаря списков с ключами 'store', 'product', 'revenue'.
4. Добавляет в df столбец 'store_total' — суммарную выручку каждого магазина для каждой строки — через df.groupby('store')['revenue'].transform('sum').
5. Читает из stdin целое число threshold.
6. Строит булевую маску mask = df['store_total'] > threshold и создаёт df_big = df.loc[mask].
7. Выводит в stdout ровно три блока:

• Блок 1. Строку store_total values:, затем значения столбца 'store_total' через пробел (в порядке исходных строк).
• Блок 2. Строку filtered rows: <k>, где k — число строк в df_big.
• Блок 3. Для каждой строки df_big (в порядке возрастания исходного индекса) одну строку вида <store> <product> <revenue>.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

n
store1 product1 revenue1
...
storeN productN revenueN
threshold

Формат вывода

store_total values:
<v1> <v2> ... <vN>
filtered rows: <k>
<store> <product> <revenue>
...