データサイエンス100本ノック（構造化データ加工編）
練習のためにPythonで100本ノック始めました。
記録として残していきます。
スタート：2022.12
GitHubにColaboratoryが用意されているので、自分のドライブにコピーするだけで簡単に始められます。
解答
※協会が出している書き方と同じではありません
※コードの書き方はいくつもあるので、出力としては同じものが出るようになっています
P001
レシート明細データ（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。
df_receipt.head(10)
P002
レシート明細データ（df_receipt）から売上年月日（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件表示せよ。
df_receipt.head(10)[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']]
P003
レシート明細データ（df_receipt）から売上年月日（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件表示せよ。ただし、sales_ymdsales_dateに項目名を変更しながら抽出すること。
df_receipt.head(10)[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']].rename(columns = {'sales_ymd' : 'sales_date'})
P004
レシート明細データ（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.query('customer_id == "CS018205000001"')[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']]
P005
レシート明細データ（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、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。
顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"
売上金額（amount）が1,000以上
df_receipt.query('customer_id == "CS018205000001" and amount >= 1000')[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']]
P006
レシート明細データ（df_receipt）から売上日（sales_ymd）、顧客ID（customer_id）、商品コード（product_cd）、売上数量（quantity）、売上金額（amount）の順に列を指定し、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。
顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"
売上金額（amount）が1,000以上または売上数量（quantity）が5以上
df_receipt.query('customer_id == "CS018205000001" and (amount >= 1000 or quantity >= 5)')[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']]
P007
レシート明細データ（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、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。
顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"
売上金額（amount）が1,000以上2,000以下
df_receipt[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']].query('customer_id == "CS018205000001" and (2000 >= amount >= 1000)')
P008
レシート明細データ（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、以下の全ての条件を満たすデータを抽出せよ。
顧客ID（customer_id）が"CS018205000001"
商品コード（product_cd）が"P071401019"以外
df_receipt[['sales_ymd','customer_id','product_cd','amount']].query('customer_id == "CS018205000001" and product_cd != "P071401019"')
P009
以下の処理において、出力結果を変えずにORをANDに書き換えよ。
df_store.query('not(prefecture_cd == "13" | floor_area > 900)')
df_store.query('prefecture_cd != "13" and floor_area <= 900')
これはドモルガンの法則ですね。
P010
店舗データ（df_store）から、店舗コード（store_cd）が"S14"で始まるものだけ全項目抽出し、10件表示せよ。
df_store[df_store['store_cd'].str.startswith('S14')]
感想
ここらへんまではあまり悩まずに書けました。
dataframeから特定の列の抽出の仕方はqueryを使用する方法に慣れるのがオススメです。
検索すると[[]]を使用する方法が出てきがちなので自分自身もqueryを使い慣れていないなぁと実感しました。