pandas rank: методы ранжирования и накопительная сумма

Рейтинг продавцов: три метода rank и накопительная сумма после сортировки

Вы получаете таблицу продавцов с их месячной выручкой. Нужно сравнить три варианта ранжирования и вычислить накопительную сумму в порядке убывания выручки.

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 продавцов.
2. Читает следующие n строк; каждая содержит два токена через пробел: name (строка без пробелов) и revenue (целое число). Пример строки: Аня 8000.
3. Создаёт pd.DataFrame из словаря списков с ключами 'name' и 'revenue'.
4. Добавляет три столбца рангов по убыванию revenue (ascending=False):

• 'rank_avg' — method='average';
• 'rank_min' — method='min';
• 'rank_first' — method='first'.

5. Сортирует DataFrame по 'revenue' по убыванию через sort_values, сбрасывает индекс через reset_index(drop=True).
6. Добавляет столбец 'cum_revenue' — накопительную сумму revenue в текущем (уже отсортированном) порядке через df['revenue'].cumsum().
7. Выводит в stdout заголовок и строки таблицы. Формат:

• первая строка: name revenue rank_avg rank_min rank_first cum_revenue
• каждая следующая строка: значения через пробел; rank_avg выводить с одним знаком после запятой, rank_min и rank_first — тоже с одним знаком, cum_revenue — целое число.

Ввод и вывод

Программа читает stdin и пишет в stdout.

Формат ввода

n
name1 revenue1
name2 revenue2
...

Формат вывода

name revenue rank_avg rank_min rank_first cum_revenue
name1 revenue1 ra1 rm1 rf1 cr1
...