Grand exercice — Pandas

Mise en situation : l'export qu'on vous transmet est réel, donc sale — libellés de région saisis à la main, montants parfois vides ou notés « N/A ». On attend un rapport qui tient debout malgré cela, et qui dit combien de lignes il a dû écarter.

Écrivez sales_summary(csv_text), qui charge un CSV Region,Montant et retourne :

{
  "par_region": {<région normalisée>: <total arrondi à 2 décimales>},
  "total": <total général arrondi à 2 décimales>,
  "region_top": <région au total le plus élevé, ou None>,
  "lignes_ignorees": <nombre de lignes écartées faute de montant exploitable>,
}

Règles de traitement :

• Normalisez les libellés avant de grouper : "nord ", "Nord" et "NORD" désignent la même région (.str.strip().str.title()) ;
• Convertissez les montants avec pd.to_numeric(..., errors="coerce") : une valeur non numérique devient NaN au lieu de faire échouer la lecture ;
• Écartez les lignes sans montant exploitable et comptez-les — un rapport qui ignore des lignes en silence est un rapport faux ;
• un fichier sans aucune ligne exploitable doit renvoyer des totaux à 0 et region_top à None, sans lever d'erreur.