質問した内容

以下のデータで月を入力としてccode,volumeの月ごとの中央値を返すルーチンを作って+数十行のcsvサンプル
上のプログラムをサブルーチン化して

ChatGPTの作ったfunction

import pandas as pd

def calc_median_volume_by_month(df, month):
    # datetime型の列を作成
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
    # 指定された月のデータのみを抽出
    df_month = df[df['date'].dt.month == month]
    # ccodeとvolumeのみを抽出
    df_month_volume = df_month[['ccode', 'volume']]
    # ccodeでグループ化し、中央値を計算
    median_volume_by_ccode = df_month_volume.groupby('ccode').median()
    return median_volume_by_ccode

以下は実際のやり取り

質問
ChatGPTの回答
- 恐ろしいポイント->サンプルデータに日付列がないことをやんわり、指摘してくれる
質問
ChatGPTの回答
上記の関数は、documentを調べながら書いたら、1時間以上かかってしまう。それが2行の質問で出来てしまうのだからすごい。半面、数十年前に解散したマイナーな音楽グループに関して聞くとデタラメな内容を堂々と答えてくれた。回答の精度は集められた情報量によるのだと思う。なので、みんなが話題にすることは回答の精度が高く、そうでないものはデタラメ率が高い。気を付けて使わなければいけないと思う。