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1

行が減ってしまう場合のデータの状況を追加しました。

2020/10/03 01:08

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taro_yamada
taro_yamada

スコア55

test CHANGED
File without changes
test CHANGED
@@ -107,3 +107,167 @@
107
107
  19 成行 200.0
108
108
 
109
109
  ```
110
+
111
+
112
+
113
+
114
+
115
+
116
+
117
+ 追加でお願いします。
118
+
119
+ cutした後に1行減ってしまいます。
120
+
121
+ pandasの扱いに慣れていなくて、どのように処理すれば上手く集計できるのかわかりません。
122
+
123
+ 色々と申し訳ありませんが、どうぞご教示ください。
124
+
125
+
126
+
127
+
128
+
129
+ ```df_refact.csv
130
+
131
+ price,qty
132
+
133
+ 989.0,9200.0
134
+
135
+ 988.0,9400.0
136
+
137
+ 987.0,11400.0
138
+
139
+ 986.0,12600.0
140
+
141
+ 985.0,9300.0
142
+
143
+ 984.0,7200.0
144
+
145
+ 983.0,6100.0
146
+
147
+ 982.0,7800.0
148
+
149
+ 981.0,4800.0
150
+
151
+ 980.0,48600.0
152
+
153
+ 979.0,38800.0
154
+
155
+ 978.0,1200.0
156
+
157
+ 976.0,2400.0
158
+
159
+ 975.0,11600.0
160
+
161
+ 974.0,1000.0
162
+
163
+ 973.0,2100.0
164
+
165
+ 972.0,1600.0
166
+
167
+ 971.0,3100.0
168
+
169
+ 970.0,5400.0
170
+
171
+ 969.0,1700.0
172
+
173
+
174
+
175
+ ```
176
+
177
+
178
+
179
+
180
+
181
+ ```after_cut.csv
182
+
183
+ price,qty
184
+
185
+ 970.0,5400.0
186
+
187
+ 971.0,3100.0
188
+
189
+ 972.0,1600.0
190
+
191
+ 973.0,2100.0
192
+
193
+ 974.0,1000.0
194
+
195
+ 975.0,11600.0
196
+
197
+ 976.0,2400.0
198
+
199
+ 0.0,0.0
200
+
201
+ 978.0,1200.0
202
+
203
+ 979.0,38800.0
204
+
205
+ 980.0,48600.0
206
+
207
+ 981.0,4800.0
208
+
209
+ 982.0,7800.0
210
+
211
+ 983.0,6100.0
212
+
213
+ 984.0,7200.0
214
+
215
+ 985.0,9300.0
216
+
217
+ 986.0,12600.0
218
+
219
+ 987.0,11400.0
220
+
221
+ 988.0,9400.0
222
+
223
+
224
+
225
+ ```
226
+
227
+
228
+
229
+ ```li.csv
230
+
231
+ 9.697000000000000455e+02
232
+
233
+ 9.707000000000000455e+02
234
+
235
+ 9.717000000000000455e+02
236
+
237
+ 9.726000000000000227e+02
238
+
239
+ 9.736000000000000227e+02
240
+
241
+ 9.746000000000000227e+02
242
+
243
+ 9.756000000000000227e+02
244
+
245
+ 9.766000000000000227e+02
246
+
247
+ 9.775000000000000000e+02
248
+
249
+ 9.785000000000000000e+02
250
+
251
+ 9.795000000000000000e+02
252
+
253
+ 9.805000000000000000e+02
254
+
255
+ 9.815000000000000000e+02
256
+
257
+ 9.823999999999999773e+02
258
+
259
+ 9.833999999999999773e+02
260
+
261
+ 9.843999999999999773e+02
262
+
263
+ 9.853999999999999773e+02
264
+
265
+ 9.863999999999999773e+02
266
+
267
+ 9.872999999999999545e+02
268
+
269
+ 9.882999999999999545e+02
270
+
271
+
272
+
273
+ ```