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P-003: indiquez les colonnes dans l'ordre de la date de vente (sales_ymd), de l'ID client (customer_id), du code produit (product_cd) et du montant des ventes (montant) à partir du bloc de données du relevé de réception (df_receipt) et affichez 10 articles. Cependant, sales_ymd doit être extrait lors du changement du nom de l'article en sales_date.
code
df_receipt[['sales_ymd', 'customer_id', 'product_cd', 'amount']] \
.rename(columns={'sales_ymd': 'sales_date'}).head(10)
production
sales_date customer_id product_cd amount
0 20181103 CS006214000001 P070305012 158
1 20181118 CS008415000097 P070701017 81
2 20170712 CS028414000014 P060101005 170
3 20190205 ZZ000000000000 P050301001 25
4 20180821 CS025415000050 P060102007 90
5 20190605 CS003515000195 P050102002 138
6 20181205 CS024514000042 P080101005 30
7 20190922 CS040415000178 P070501004 128
8 20170504 ZZ000000000000 P071302010 770
9 20191010 CS027514000015 P071101003 680
** - Dans Pandas DataFrame / Series, il s'agit d'une méthode pour vérifier les premières données en modifiant le nom de la colonne tout en spécifiant la colonne.
-Utiliser lorsque vous souhaitez affiner les informations de colonne et modifier le nom de la colonne afin qu'il soit facile à comprendre.
・ '<Nom de la donnée> [[
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