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P-006: Dans le cadre de données des détails de réception "df_receipt", indiquez les colonnes dans l'ordre de la date de vente (sales_ymd), de l'ID client (customer_id), du code produit (product_cd), de la quantité des ventes (quantité), du montant des ventes (montant), et les éléments suivants Extraire les données qui remplissent les conditions.
code
df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount']] \
.query('customer_id == "CS018205000001" & (amount >= 1000 or quantity >=5)')
production
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
** - Dans DataFrame / Series de Pandas, il s'agit d'une méthode pour vérifier les lignes qui remplissent plusieurs conditions parmi les lignes spécifiées tout en spécifiant les colonnes.
-Utilisez-le lorsque vous souhaitez affiner les informations de colonne, spécifier la ligne et vérifier les informations qui remplissent plusieurs conditions.
-La condition or est exprimée à l'aide du pipeline "|" (barre verticale).
・ '<Nom des données> [['
** * Au fait, même si "|" est changé en "ou" comme indiqué dans le code ci-dessous, le même résultat sera obtenu. ** **
df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'quantity', 'amount']]
.query('customer_id == "CS018205000001" & (amount >= 1000 or quantity >=5)')
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