Grand exercice — Seaborn

Mise en situation : avant de tracer sns.barplot(data=df, x="region", y="moyenne"), il faut préparer des données qu'on peut présenter sans arrière-pensée — pas seulement une moyenne brute qui masquerait un effectif ridicule.

Écrivez plot_data(sales, min_lignes=2), qui reçoit une liste de {"region":..., "montant":...} et retourne :

{
  "donnees": [{"region": ..., "moyenne": <arrondie à 2 décimales>, "n": <effectif>}, ...],
  "regions_ecartees": [<régions dont l'effectif est trop faible>],
  "total_lignes": <nombre de lignes exploitées>,
}

Règles :

• normalisez les libellés de région (.str.strip().str.title()) avant de grouper ;
• convertissez les montants avec pd.to_numeric(..., errors="coerce") et écartez les lignes non numériques ;
• une région dont l'effectif est inférieur à min_lignes ne doit pas figurer dans donnees — ce serait présenter une moyenne calculée sur presque rien — mais son nom doit apparaître, trié, dans regions_ecartees ;
• donnees doit être trié par moyenne décroissante : c'est la forme la plus lisible d'un barplot de comparaison ;
• une liste vide renvoie des listes vides et total_lignes à 0, sans exception.