前回から時間があいてしまって（引っ越しとかで忙しく）、色々忘れてしまってたのだけど、また一歩ずつ。 前回はきっと認証がとりあえずできた、ってところで終わってた？？ やりたいこと①予定の登録をできるようにする やりたいこと②予定の一覧を出せるよう…
DjangoをUdemyの 【徹底的に解説！】Djangoの基礎をマスターして、3つのアプリを作ろう！ でとりあえずかじってみたので、GCPとの連携にチャレンジしたいメモ。 【私のレベル】 ・100本ノックでPythonを少しかじって、webスクレイピングを何となくと、データ…
P-089: 売上実績がある顧客を、予測モデル構築のため学習用データとテスト用データに分割したい。それぞれ8:2の割合でランダムにデータを分割せよ。 pip install scikit-learn して from sklearn.model_selection import train_test_split した上で df_train…
P-087: 顧客データ（df_customer）では、異なる店舗での申込みなどにより同一顧客が複数登録されている。名前（customer_name）と郵便番号（postal_cd）が同じ顧客は同一顧客とみなして1顧客1レコードとなるように名寄せした名寄顧客データを作成し、顧客デ…
P-084: 顧客データ（df_customer）の全顧客に対して全期間の売上金額に占める2019年売上金額の割合を計算し、新たなデータを作成せよ。ただし、売上実績がない場合は0として扱うこと。そして計算した割合が0超のものを抽出し、結果を10件表示せよ。また、作…
P-081: 単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの平均値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、平均値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていない…
P-081: 単価（unit_price）と原価（unit_cost）の欠損値について、それぞれの平均値で補完した新たな商品データを作成せよ。なお、平均値については1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。補完実施後、各項目について欠損が生じていない…
P-075: 顧客データ（df_customer）からランダムに1%のデータを抽出し、先頭から10件表示せよ。 これはfracで問題なく。 smart-hint.com P-076: 顧客データ（df_customer）から性別コード（gender_cd）の割合に基づきランダムに10%のデータを層化抽出し、性別…
P-070: レシート明細データ（df_receipt）の売上日（sales_ymd）に対し、顧客データ（df_customer）の会員申込日（application_date）からの経過日数を計算し、顧客ID（customer_id）、売上日、会員申込日とともに10件表示せよ（sales_ymdは数値、applicatio…
P-066: 商品データ（df_product）の各商品について、利益率が30%となる新たな単価を求めよ。今回は、1円未満を丸めること（四捨五入または偶数への丸めで良い）。そして結果を10件表示させ、利益率がおよそ30％付近であることを確認せよ。ただし、単価（unit…
P-062: レシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を自然対数化（底e）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが"Z"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計…
P-062: レシート明細データ（df_receipt）の売上金額（amount）を顧客ID（customer_id）ごとに合計し、売上金額合計を自然対数化（底e）して顧客ID、売上金額合計とともに10件表示せよ。ただし、顧客IDが"Z"から始まるのものは非会員を表すため、除外して計…
P-058: 顧客データ（df_customer）の性別コード（gender_cd）をダミー変数化し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。 ダミー変数とは何ぞやから始まる。 self-methods.com これがわかれば特に難しいことはなし。 P-059: レシート明細データ（df_rec…
P-056: 顧客データ（df_customer）の年齢（age）をもとに10歳刻みで年代を算出し、顧客ID（customer_id）、生年月日（birth_day）とともに10件表示せよ。ただし、60歳以上は全て60歳代とすること。年代を表すカテゴリ名は任意とする。 P-043で年代やってたか…
P-051: レシート明細データ（df_receipt）の売上エポック秒を日付型に変換し、「日」だけ取り出してレシート番号(receipt_no)、レシートサブ番号（receipt_sub_no）とともに10件表示せよ。なお、「日」は0埋め2桁で取り出すこと。 P-50やれば瞬殺。 P-052: …
P-045: 顧客データ（df_customer）の生年月日（birth_day）は日付型でデータを保有している。これをYYYYMMDD形式の文字列に変換し、顧客ID（customer_id）とともに10件表示せよ。 df_customer["birth_day_str"] = df_customer["birth_day"].dt.strftime("%Y%…
P-044： 043で作成した売上サマリデータ（df_sales_summary）は性別の売上を横持ちさせたものであった。このデータから性別を縦持ちさせ、年代、性別コード、売上金額の3項目に変換せよ。ただし、性別コードは男性を"00"、女性を"01"、不明を"99"とする。 横…
本日はp‐38～p‐43。 目標はクラウドワークスでPythonで案件ができるようになること。 最初からちゃんとメモで残しておけばよかった、、、途中からだけどメモを残しとこうかなと。 割と回答と違うコードを描いてるけど、アウトプットは同じだからまあいいや。…
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こんばんは。パンダです。 今年アラフォーになる普通のOLです。 去年～一昨年ぐらいから、将来的な不安がようやく襲ってきて（遅すぎ）、この歳でようやく色々始めたのです。 ・投資信託 ・確定拠出年金（これは前からやってたんですが、ようやく比率とか真…
こんにちは。 パンダといいます。 三十路前半の独身女です。今年に入って、諸事情により人生初の経験をしました。キャバクラ勤務です。 といっても、私 ・デブス ・下戸 ・コミュ障 というお水向いてない三本柱で人生歩んできてるので、キャストさんなんて滅…
