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

Флаг «выше среднего по региону»: transform('mean') и векторное сравнение

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: region (строка без пробелов), manager (строка без пробелов), sales (целое число). Пример строки: Север Аня 200.
3. Создаёт pd.DataFrame с именем df из словаря списков с ключами 'region', 'manager', 'sales'.
4. Добавляет столбец 'region_avg' — среднее sales по каждому region для каждой строки — через df.groupby('region')['sales'].transform('mean').
5. Добавляет булев столбец 'above_avg' — True, если sales данной строки строго больше region_avg. Используйте векторное сравнение без циклов.
6. Выводит в stdout ровно n + 2 строк:

• Строки 1…n: для каждой строки (в исходном порядке) одну строку вида <manager> <region_avg_rounded_to_1> <above_avg>, где region_avg округлён до одного знака после запятой, above_avg — True или False.
• Строка n+1: above_count: <k> — число строк, где above_avg равен True (через df['above_avg'].sum()).
• Строка n+2: shape: <shape> — кортеж df.shape.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Ограничения: n >= 1.

Формат ввода

n
region1 manager1 sales1
...
regionN managerN salesN

Формат вывода

manager1 region_avg1 above_avg1
...
managerN region_avgN above_avgN
above_count: <k>
shape: (<n>, <cols>)