当スレに★Python以外のプログラミング言語での回答類を書くべからず★
派生言語はそれぞれ専スレがある(この板にあるとは限らない)ので、そっち池。
「Ruby」「Rails」「某言語では」「クソチョンw」をNGワード登録推奨。荒らしは、完全スルー放置が一番きらいです。
このスレッドは「お勉強」スレのほうには書き込めない超低レベル、
もしくは質問者自身何が何だか分からない質問を、勇気を持って書き込むスレッドです。
へび使いが優しくコメントを返しますので、お礼は Python の布教と初心者の救済をお願いします。
★エラーを解決したい場合★は、
表示されたエラーの全文(勝手に省略やスクショうp等の横着クソ行為禁止)と、
実行環境(Pythonのバージョン・OSとIDEの種類およびバージョン)をシッカリ書くこと。
Pythonの★ソースコードをそのまま5ちゃんに貼るとインデントが崩れてチヌ★
【【【複数の連続半角スペースはなにもなかったことにされる&タブは普通には入れられない】】】掲示板の仕様なので、
プログラム文は↓等の、いわゆるコードうp用サイトに貼ってこいください。
ttps://techiedelight.com/compiler/ Run Code機能あり。
ttp://ideone.com/ デフォ設定はC用のため、言語選択ボタン押下がピコ手間かも。
ttp://codepad.org/ ほぼ直感的に使える。Run codeボタンあり。
ttp://pastebin.com/ まずまずシンプル。
ttp://dpaste.com/ とてもシンプル。消えるまでの日数は十分長ーく指定のこと。
◇Python公式◇ http://www.python.org/
◇まとめwiki◇ ttp://python.rdy.jp/wiki.cgi
〇前スレ〇 【まず1嫁】くだすれPython(超初心者用) その56
http://mevius.5ch.net/test/read.cgi/tech/1640536690/
次スレたては >>985 あたりが挑戦する。
### END OF TEMPLATE ###
探検
【まず1嫁】くだすれPython(超初心者用) その57
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2022/05/22(日) 22:25:08.74ID:/hGmbW/Z
2022/05/22(日) 22:37:38.56ID:jNpDIIz5
立て乙
3デフォルトの名無しさん
2022/05/24(火) 13:49:28.09ID:cQhl8P2i かわいい女の子に上目遣いで拗ねたように「いじわる」と言われると興奮するんです
4デフォルトの名無しさん
2022/06/05(日) 08:46:24.02ID:Sg+yaBaV pandasについての質問です。
"PRICE1","PRICE2","PRICE3","P1(%)","P2(%)","P3(%)"の順にデータが入ってるとします。
下記みたいな感じです。
@[0,0,2470,0,0,27] ○
A[0,0,1570,0,0,0] ☓
B[0,1580,1440,0,35,31] ○
C[0,1290,2878,0,0,31] ☓
D[2522,885,940,31,0,0] ☓
E[1527,1057,1639,28,5,31] ☓
F[1527,1457,1639,28,26,31] ○
○をつけたデータが残したいデータになります。
@AのようにPRICE>0のPRICEデータが1つの場合は、該当するP(%)データが25より大きい場合に残したいです。
BCのようにPRICE>0のPRICEデータが2つの場合は、該当するP(%)データがどちらも20より大きい場合に残したいです。
DEFのようにPRICE>0のPRICEデータが3つの場合は、該当するP(%)データがどちらも15より大きい場合に残したいです。
調べたら下記のような感じでやっていくことがわかったのですが、思うように整理できません。
df = pd.read_sql(sql=f'SELECT "PRICE1","PRICE2","PRICE3","P1(%)","P2(%)","P3(%)" FROM {schema}."{get_table}";', con=conn)
df = df[(df["PRICE1"]>0) | (df["PRICE2"]>0) | (df["PRICE3"]>0) | (df["P1(%)"]>25) | (df["P1(%)"]>25) | (df["P1(%)"]>25)]
df = [tuple(x) for x in df.values]
誰か助けてくだしあ
"PRICE1","PRICE2","PRICE3","P1(%)","P2(%)","P3(%)"の順にデータが入ってるとします。
下記みたいな感じです。
@[0,0,2470,0,0,27] ○
A[0,0,1570,0,0,0] ☓
B[0,1580,1440,0,35,31] ○
C[0,1290,2878,0,0,31] ☓
D[2522,885,940,31,0,0] ☓
E[1527,1057,1639,28,5,31] ☓
F[1527,1457,1639,28,26,31] ○
○をつけたデータが残したいデータになります。
@AのようにPRICE>0のPRICEデータが1つの場合は、該当するP(%)データが25より大きい場合に残したいです。
BCのようにPRICE>0のPRICEデータが2つの場合は、該当するP(%)データがどちらも20より大きい場合に残したいです。
DEFのようにPRICE>0のPRICEデータが3つの場合は、該当するP(%)データがどちらも15より大きい場合に残したいです。
調べたら下記のような感じでやっていくことがわかったのですが、思うように整理できません。
df = pd.read_sql(sql=f'SELECT "PRICE1","PRICE2","PRICE3","P1(%)","P2(%)","P3(%)" FROM {schema}."{get_table}";', con=conn)
df = df[(df["PRICE1"]>0) | (df["PRICE2"]>0) | (df["PRICE3"]>0) | (df["P1(%)"]>25) | (df["P1(%)"]>25) | (df["P1(%)"]>25)]
df = [tuple(x) for x in df.values]
誰か助けてくだしあ
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