これはデータサイエンティストの卵がわけもわからないまま100本ノックを行っていく奮闘録である。
完走できるか謎。~~途中で消えてもQiitaにあげてないだけと思ってください。~~

100本ノックの記事
 100本ノックのガイド

ネタバレも含みますのでやろうとされている方は注意

今回は１０～１８まで
目次付き初回

今回から、自分で書いたモノが成功してるとは限らず、答えを見ながら書いていたり、失敗例も書いてあります。

#10本目

mine10.py

df=df_store
df[df['store_cd'].str.contains('S14')].head()

'''模範解答'''
df_store.query("store_cd.str.startswith('S14')", engine='python').head(10)

'''失敗例'''
import re
df=df_store
df[None != re.match(r'S14.*',str(df['store_cd']))]
#>(中略)KeyError: False

一目見て「SQLでLIKE使えば一発じゃねぇか！？」と思いました。
とりあえず、~~心の友~~reマッチングに突っ込んで解決しようとする。が、文字列型じゃないことに気づいたり、この書き方だと頭1文字マッチングしてもNoneで帰らなかったり~~そもそもKeyErrorを起こし続けたので~~別の手段を模索。

すると、df.str.containsというものを見つけて感動。
内部も正規表現で書けるので無敵感を覚えながら使用したが、模範解答は~~更にﾜｹﾉﾜｶﾗﾅｲ~~メソッドを使用。
engine='python'はおまじないのようなものらしい[参考]

#11本目

mine11.py

df=df_customer
df[df['customer_id'].str.contains('1$')].head()

'''模範解答'''
df_customer.query("customer_id.str.endswith('1')", engine='python').head(10)

引き続きSQLのありがたさを教えてくれる問題。
記事をある程度書いて復習が終わったらリファレンスを読み直してdf.str以下のメソッドも調べてみます。

#12～15本目

mine12.py

df= df_store
df=df[df['address'].str.contains('横浜市')]
df

'''模範解答'''
df_store.query("address.str.contains('横浜市')", engine='python')

mine13.py

df=df_customer
df=df[df['status_cd'].str.contains('^[A-F]')]
df.head(10)

'''模範解答'''
df_customer.query("status_cd.str.contains('^[A-F]', regex=True)", engine='python').head(10)

mine14.py

df=df_customer
df=df[df['status_cd'].str.contains('[0-9]$')]
df.head(10)

'''模範解答'''
df_customer.query("status_cd.str.contains('[1-9]$', regex=True)", engine='python').head(10)

mine15.py

df=df_customer
df=df[df['status_cd'].str.contains('^[A-F].*[0-9]$')]
df.head(10)

'''模範解答'''
df_customer.query("status_cd.str.contains('^[A-F].*[1-9]$', regex=True)", engine='python').head(10)

mine16.py

df=df_store
df=df[df['tel_no'].str.contains('[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}')]
df.head(10)

'''模範解答'''
df_store.query("tel_no.str.contains('[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}', regex=True)", engine='python')

感想が無くてすいません。query使わなくてすいません。~~お前書きながらエラー吐かないから怖いんだよ~~

尚、regex=Trueは「正規表現を利用する」ということらいしい[参考]

#17本目

mine17.py

df_customer.sort_values('birth_day', ascending=True).head(10)

唐突に来る別パターン
これに関しては~~忘れていたので~~調べながら記述しました。
ascendingはSQLのORDER BY ASCと同じ意味かな？

#18本目

mine17.py

df_customer.sort_values('birth_day', ascending=False).head(10)

SQLと違うのはDESCを使うのではなくascending=Falseとする部分。

#今回はここまで
ここまではよかったんだ。ここまでは。

1,2は消化試合感もある復習でしたが、ここからは知識を組み合わせられるかが試される問題が増えてきます。
~~知識が足りてない~~自分には難しい問題が多かったので、少しゆっくりとしたペースで進みたいです。飛ばす部分もありますが(21,22とか)。