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" 石崎 和香菜 | \n",
" 女 | \n",
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" 10 | \n",
" 70000 | \n",
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" a003 | \n",
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" 女 | \n",
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" ダウン | \n",
" 18000 | \n",
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"2 2020-01-05 a052 井上 真 女 アウター ジャケット 10000 7 70000\n",
"3 2020-01-06 a003 石崎 和香菜 女 ボトムス ロングパンツ 7000 10 70000\n",
"4 2020-01-07 a036 西尾 謙 男 ボトムス ロングパンツ 7000 2 14000\n",
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"219 2020-12-26 a052 井上 真 女 アウター ダウン 18000 4 72000\n",
"220 2020-12-28 a036 西尾 謙 男 アウター ダウン 18000 3 54000\n",
"221 2020-12-30 a003 石崎 和香菜 女 アウター ダウン 18000 4 72000\n",
"222 2020-12-30 a047 上瀬 由和 男 ボトムス ハーフパンツ 3000 3 9000\n",
"223 2020-12-31 a036 西尾 謙 男 ボトムス ロングパンツ 7000 10 70000\n",
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" 井上 真 | \n",
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" ハーフパンツ | \n",
" 3000 | \n",
" 1 | \n",
" 3000 | \n",
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" \n",
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" 2020-08-07 | \n",
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" 石崎 和香菜 | \n",
" 女 | \n",
" ボトムス | \n",
" ハーフパンツ | \n",
" 3000 | \n",
" 1 | \n",
" 3000 | \n",
"
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" \n",
" 81 | \n",
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" 4000 | \n",
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" ... | \n",
" ... | \n",
" ... | \n",
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" ... | \n",
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" 82 | \n",
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" 河野 利香 | \n",
" 女 | \n",
" アウター | \n",
" ダウン | \n",
" 18000 | \n",
" 9 | \n",
" 162000 | \n",
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" 10 | \n",
" 180000 | \n",
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" 132 | \n",
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"117 2020-08-07 a003 石崎 和香菜 女 ボトムス ハーフパンツ 3000 1 3000\n",
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" 18000 | \n",
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" 3000 | \n",
" 1 | \n",
" 3000 | \n",
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" 3000 | \n",
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" 3000 | \n",
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" 2020-08-07 | \n",
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" 3000 | \n",
" 1 | \n",
" 3000 | \n",
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" 100000 | \n",
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"idx02 5 4 6\n",
"idx03 9 8 7"
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"df_ax = pd.DataFrame({'col01':[1, 5, 9], 'col02':[2, 4, 8], 'col03':[3, 6, 7]}\n",
" ,index=['idx01', 'idx02', 'idx03'])\n",
"df_ax"
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"\n",
"\n",
"
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" \n",
" \n",
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" \n",
" \n",
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" \n",
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" \n",
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"
\n",
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\n",
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"
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" col03 col02 col01\n",
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"idx02 6 4 5\n",
"idx03 7 8 9"
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"\n",
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" \n",
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"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx01 | \n",
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\n",
" \n",
"
\n",
"
"
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"text/plain": [
" col01 col02 col03\n",
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"idx02 5 4 6\n",
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"\n",
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" \n",
" \n",
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" col01 | \n",
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"
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" \n",
" \n",
" \n",
" idx01 | \n",
" 3 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 6 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 7 | \n",
" 9 | \n",
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"
"
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" col03 col01 col02\n",
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"\n",
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" \n",
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"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
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" 3 | \n",
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\n",
" \n",
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" 6 | \n",
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\n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
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\n",
" \n",
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"
"
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" col01 col02 col03\n",
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"\n",
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" col02 | \n",
" col03 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
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\n",
" \n",
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" 1 | \n",
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" \n",
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"
"
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" col01 col02 col03\n",
"idx03 9 8 7\n",
"idx02 5 4 6\n",
"idx01 1 2 3"
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{
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"\n",
"\n",
"
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" \n",
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" col03 | \n",
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" \n",
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" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
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"
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" col01 col02 col03\n",
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" col02 | \n",
" col03 | \n",
"
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" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx01 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
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" \n",
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"
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" col01 col02 col03\n",
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"df_ax = df_ax.sort_values(by='col01',ascending=True)"
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"\n",
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" \n",
" \n",
" \n",
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" 1 | \n",
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" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
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" \n",
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"
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" col01 col02 col03\n",
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"execution_count": null,
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"\n",
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" \n",
" \n",
" | \n",
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" col02 | \n",
" col03 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx01 | \n",
" 1 | \n",
" 2 | \n",
" 3 | \n",
"
\n",
" \n",
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\n",
"
"
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" col01 col02 col03\n",
"idx03 9 8 7\n",
"idx02 5 4 6\n",
"idx01 1 2 3"
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{
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"df_ax.sort_index(ascending=False,inplace=True,na_position='first')"
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{
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"\n",
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" \n",
" \n",
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" col02 | \n",
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"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 9 | \n",
" 8 | \n",
" 7 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 5 | \n",
" 4 | \n",
" 6 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx01 | \n",
" 1 | \n",
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" \n",
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\n",
"
"
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"text/plain": [
" col01 col02 col03\n",
"idx03 9 8 7\n",
"idx02 5 4 6\n",
"idx01 1 2 3"
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"df_ax"
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"cell_type": "code",
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{
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"text/html": [
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"\n",
"
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" \n",
" \n",
" | \n",
" col03 | \n",
" col02 | \n",
" col01 | \n",
"
\n",
" \n",
" \n",
" \n",
" idx03 | \n",
" 7 | \n",
" 8 | \n",
" 9 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx02 | \n",
" 6 | \n",
" 4 | \n",
" 5 | \n",
"
\n",
" \n",
" idx01 | \n",
" 3 | \n",
" 2 | \n",
" 1 | \n",
"
\n",
" \n",
"
\n",
"
"
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"text/plain": [
" col03 col02 col01\n",
"idx03 7 8 9\n",
"idx02 6 4 5\n",
"idx01 3 2 1"
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"df_ax.sort_index(axis=1,ascending=False)"
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{
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"s = df_ax['col01']\n",
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{
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"text/plain": [
"pandas.core.series.Series"
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"type(s)"
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{
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{
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"text/plain": [
"idx01 1\n",
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"Name: col01, dtype: int64"
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"s.sort_values(ascending=True)"
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{
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"text/plain": [
"idx03 9\n",
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"idx01 1\n",
"Name: col01, dtype: int64"
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"execution_count": 36,
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"output_type": "execute_result"
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"source": [
"s"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 37,
"metadata": {},
"outputs": [
{
"data": {
"text/plain": [
"idx01 1\n",
"idx02 5\n",
"idx03 9\n",
"Name: col01, dtype: int64"
]
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"execution_count": 37,
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}
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"source": [
"s.sort_index(ascending=True)"
]
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{
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},
{
"cell_type": "code",
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"cell_type": "code",
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
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"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"language": "python",
"name": "python3"
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"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.7.3"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 4
}