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。…