【問1～問4】データサイエンス100本ノック　解説

はじめに

問１～問4のコードの説明を初心者や初学者でもわかるような方法でまとめました。

データサイエンス100本ノックのはじめ方は、以下のブログ記事を参考にしてください。
>>【Google Colabはじめ方】データサイエンス100本ノックーデータサイエンティスト協会

問1　レシート明細のデータフレーム（df_receipt）から全項目の先頭10件を表示し、どのようなデータを保有しているか目視で確認せよ。

全項目の先頭10件を表示し、どのようなデータを保有しているかを確認する問題です。

先頭10件を表示する方法は .head（10） を使います。

df_receipt.head(10)

なお、.head()のデフォルト値は5件表示です。

問2　レシート明細のデータフレーム（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示させよ。

「（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定」する必要があります。

df_receipt [[“①”, “②”, ・・・]]と書くとdf_receipt の特定の列(column)のみを抽出できます。

左から順に列を指定できるので、①、②の順に特定の列を抽出できます。

また、10件表示する方法は、問１と同じ .head（10） です。

df_receipt[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']].head(10)

問3　レシート明細のデータフレーム（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示させよ。ただし、sales_ymdはsales_dateに項目名を変更しながら抽出すること。

「（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、10件表示させよ。」は問2と同じで、 df_receipt [[“①”, “②”, ・・・]]ですね。

また、「sales_ymdはsales_dateに項目名を変更」しながら抽出する必要があります。

そのため、.rename(columns={‘変更するcolumns’: ‘変更後のcolumns’})を使用して、列名を変更する必要があります。

df_receipt[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']].rename(columns={'sales_ymd':'sales_date'}).head(10)

問4　レシート明細のデータフレーム（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の条件を満たすデータを抽出せよ。　・顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″

「（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上金額（amount）の順に列を指定」する方法は、問2と同じで、 df_receipt [[“①”, “②”, ・・・]]ですね。

「顧客ID（customer_id）が”CS018205000001″」の条件を満たすデータの抽出ですが、.query(　)を使用します。

一致は、＝＝を使用します。CS018205000001は文字列型（object）なので、引用符で囲む必要がありますので、.query(‘customer_id == “CS018205000001″‘)となります。

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

なお、CS018205000001がint型だった場合は、引用符は不要です。

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この機会にPythonのコードの打ち方・ライブラリーについてもっと知りたいと思った方は、以下のブログ記事をご覧ください。

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