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P-006: Geben Sie im Datenrahmen für Belegdetails "df_receipt" die Spalten in der Reihenfolge des Verkaufsdatums (sales_ymd), der Kunden-ID (customer_id), des Produktcodes (product_cd), der Verkaufsmenge (Menge), des Verkaufsbetrags (Betrag) und der folgenden an Extrahieren Sie Daten, die die Bedingungen erfüllen.
Code
df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount']] \
.query('customer_id == "CS018205000001" & (amount >= 1000 or quantity >=5)')
Ausgabe
sales_ymd customer_id product_cd quantity amount
36 20180911 CS018205000001 P071401012 1 2200
9843 20180414 CS018205000001 P060104007 6 600
21110 20170614 CS018205000001 P050206001 5 990
68117 20190226 CS018205000001 P071401020 1 2200
72254 20180911 CS018205000001 P071401005 1 1100
** - In DataFrame / Series von Pandas können Sie beim Angeben von Spalten die Zeilen überprüfen, die mehrere Bedingungen unter den angegebenen Zeilen erfüllen.
** * Übrigens, auch wenn "|" in "oder" geändert wird, wie im folgenden Code gezeigt, wird das gleiche Ergebnis erzielt. ** **.
df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount']]
.query('customer_id == "CS018205000001" & (amount >= 1000 or quantity >=5)')
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