"Data Science 100 Knock (traitement de données structurées)" Explication Python-004

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problème

P-004: indiquez les colonnes dans l'ordre de la date de vente (sales_ymd), de l'ID client (customer_id), du code produit (product_cd), du montant des ventes (montant) à partir du bloc de données du relevé de réception (df_receipt) et sélectionnez les données qui remplissent les conditions suivantes. Extrait.

répondre

code


df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \
.query('customer_id == "CS018205000001"')

production


	    sales_ymd	customer_id	    product_cd	amount
36	    20180911	CS018205000001	P071401012	2200
9843	20180414	CS018205000001	P060104007	600
21110	20170614	CS018205000001	P050206001	990
27673	20170614	CS018205000001	P060702015	108
27840	20190216	CS018205000001	P071005024	102
28757	20180414	CS018205000001	P071101002	278
39256	20190226	CS018205000001	P070902035	168
58121	20190924	CS018205000001	P060805001	495
68117	20190226	CS018205000001	P071401020	2200
72254	20180911	CS018205000001	P071401005	1100
88508	20190216	CS018205000001	P040101002	218
91525	20190924	CS018205000001	P091503001	280

Commentaire

** ・ Dans Pandas DataFrame / Series, c'est une méthode pour vérifier la ligne spécifiée tout en spécifiant la colonne. -Utiliser lorsque vous souhaitez affiner les informations de colonne et spécifier la ligne à vérifier. ・ '<Nom des données> [[' ',' ',' ']]] .guery (' == " Avec "')', parmi les colonnes spécifiées (nom de colonne A, nom de colonne B, nom de colonne C), la ligne correspondant aux informations de ligne A spécifiées par le nom de colonne A est affichée. ・ Au fait, "==" signifie qu'ils correspondent. Veuillez noter que "=" représente un devoir **

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