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### 前提・実現したいこと
loop文を用いてプログラムの分をもっとシンプルに書き直したい
### 発生している問題・エラーメッセージ
forを使ってできないかと試行錯誤していますが、思う通りの実行結果にならなかったり、エラーが出たりとなかなか上手くできません。
```
can't assign to function call
```

### 該当のソースコード

```python
for countnumber in range(7):
    count(countnumber) = a.count(countnumber)
    countnumber = countnumber + 1
```
期待する実行結果は以下の通りです。
count1 = a.count(1)
count2 = a.count(2)
count3 = a.count(3)
count4 = a.count(4)
count5 = a.count(5)
count6 = a.count(6)

このように、代入する式に対してloop文は使えるでしょうか。
分かる方に解説をお願いしたいです。

loop文を使ってプログラムをシンプルに書き直すには

python のデータフレームで、複数の列を条件とした、新しい列（フラグ）を出力し、
それをもとに計算をしたいです。
下記2点質問があります。

質問１：複数列を条件としたapplyの適用
質問2：applyで作った新しい列をもとにした集計方法


詳細：
例として、曜日と時間の情報が入ったデータフレームに対し、各行毎に
「曜日-時間」という新しいフラグから、A、B、C列のそれぞれの値を計算したい。

```python3
#データフレーム例

df = pd.DataFrame({ 'A' : [0,0,10,15,0,0],
                    'B' : [10,12,3,0,0,16],
                    'C' : [0,0,0,10,11,12],
                    '曜日' : ['日','日','月','月','火','火'],
                    '時間' : [9,10,11,12,9,10]
                  })
```
	A	B	C	時間	曜日
0	0	10	0	9	日
1	0	12	0	10	日
2	10	3	0	11	月
3	15	0	10	12	月
4	0	0	11	9	火
5	0	16	12	10	火



やりたいこと：A、B、C 毎に、「曜日」と「時間帯」の組み合わせの数字を平均する。
　　　　　　　時間は（9,10,11）を朝、(12,13,14）を昼の時間帯とする。


質問１：複数列を条件としたapplyの適用
まずは、新たに「曜日-時間」の列を作成しましたが、
なるべくfor文を使わず、高速化、効率化のため「applyで適用」させたいです。
なにかよい方法はありますでしょうか。

下記でforで作ってみました。
```python3
df['曜日-時間'] = 0

for i in range(len(df)):
    if (df['曜日'][i]=='日') & (df['時間'][i] in (9,10,11)):
        df['曜日-時間'][i] = '日-朝'
        
    elif(df['曜日'][i]=='月') & (df['時間'][i] in (9,10,11)):
        df['曜日-時間'][i] = '月-朝'
        
    elif(df['曜日'][i]=='火') & (df['時間'][i] in (9,10,11)):
        df['曜日-時間'][i] = '火-朝'
        
    elif (df['曜日'][i]=='日') & (df['時間'][i] in (12,13,14)):
        df['曜日-時間'][i] = '日-昼'
        
    elif(df['曜日'][i]=='月') & (df['時間'][i] in (12,13,14)):
        df['曜日-時間'][i] = '月-昼'
        
    elif(df['曜日'][i]=='火') & (df['時間'][i] in (12,13,14)):
        df['曜日-時間'][i] = '火-昼'
    
    else:
        df['曜日-時間'] = 1
```
結果：
	A	B	C	時間	曜日	曜日-時間
0	0	10	0	9	日	日-朝
1	0	12	0	10	日	日-朝
2	10	3	0	11	月	月-朝
3	15	0	10	12	月	月-昼
4	0	0	11	9	火	火-朝
5	0	16	12	10	火	火-朝




質問2：applyで作った新しい列をもとにした集計方法
A、B、C 毎に曜日と時間帯の組み合わせで平均する。
以下のようなデータフレームを最終的に作りたいのですが、何か効率的な
良い方法はありますでしょうか。

	No	日-昼	日-朝	月-昼	月-朝	火-昼	火-朝
0	A	0	0	15	10	0	0.0
1	B	0	11	0	3	0	8.0
2	C	0	0	10	0	0	11.5


なにとぞよろしくお願いします。

python データフレーム　複数の列を条件として関数を適用させたい

お世話になっております。

YYYYMMDDでパーティション分割したデータがあります。
これを DataFrame に登録してパーティションの情報をSQLで取得し、
パーティション情報をリストとして後続の処理で利用したいと考えています。

```
#読み込み
partitioninfo = spark.read.csv(PartitionPath, header=False, encoding='utf-8', sep="\t")

#SQLアクセスのため一時テーブルへ
dfPartitionInfo.registerTempTable("partition_info")

#SQLでリスト抽出
partitionList=sqlContext.sql("select distinct p_ymd from partition_info where p_ymd >= '" + BeforeYmd + "' and p_ymd <= '" + AfterYmd + "'" )

#ループ処理
for Part in partitionList:
 ・・・・・
 ・・・・・

```

上の方法で定義したデータを show でみると以下のように登録されているのですが、
値のみを取得する方法がわかりません。

```

>>> partitionList.show()
+--------------+ <-- 不要
| p_ymd | <-- 不要
+--------------+ <-- 不要
|20180401000000| <-- 値のみ必要
|20180402000000| <-- 値のみ必要
|20180403000000| <-- 値のみ必要
|20180404000000| <-- 値のみ必要
|20151001000000| <-- 値のみ必要
|20160401000000| <-- 値のみ必要
+--------------+

```

値だけを取得する方法をご教示いただきたく、お願いいたします。
SQLを使っていますが、要件が満たせるのであればSQLの利用にはこだわっていません。

よろしくお願いいたします。

DataFrameからSQLで値のみを取得する方法

画像修復プログラムを作成したく構成を考えているのですが
このアルゴリズムをどのように実装すればよいか分かりません。


![イメージ説明](01df97836e111629aba324c82cefdf05.png)

画像修復プログラムについて

宜しくお願いします。

実現したい事としては、テーブルロックを監視し、ロック継続時間が30分たったら、
管理者にアラート通知を出すという事です。

[MySQL 5.7と8.0でロック状態を確認する](https://qiita.com/hmatsu47/items/607d176e885f098262e8)

上記サイトを確認すると、sys.innodb_lock_waits ビューの wait_age カラムの値でロック継続時間が確認できるとの事でした。

しかし、実際に検証したところ、テーブルロックが発生している状態で対象のテーブルに書き込みに行こうとするトランザクションの待機時間は計測してくれるのですが、肝心のテーブルロックが発生した時間を確認する事ができず困っております。
(Wait_ageの監視時間が1分と設定されているため、このカラムで30分を計測することはできないようになっております)

どの値を見れば、テーブルロックが発生してからの時間を見る事ができるか、ご教示頂けないでしょうか。

MySQLのロック継続時間の取得方法について

### 前提・実現したいこと
現在、公的機関のサイトにログインをして、申請した案件の進捗を確認するという作業を人的に行なっており、
2-30のIDをログイン/ログアウトしながら1つずつ確認作業をしています。
この作業が2-3時間かかってしまい、webスクレイピングでエクセルに情報を持ってきて、精査を行いたいと考えております。


### 発生している問題・エラーメッセージ
現在、python3＋selenium+pandasを使用して

・ログイン
・案件の絞り込み設定⇨テーブル表示
・pandasで取り込んで、既存のエクセルファイルへ新規シートで書き込み

までは出来ました。

が、URLが変わらないでテーブルが変化する動的サイト(javascript？)のページで、
かつ1ページ10件しか表示されない為、複数ページのスクレイピングができず困っております。


### 該当のソースコード


```Python3.6.5
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.support.ui import Select
from time import sleep
from bs4 import BeautifulSoup as BS
import sys
import os
import pandas as pd
import openpyxl as excel
import requests
import re
import ssl
import datetime
import math

#SSLエラー出ない為の処理
ssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context
options = webdriver.chrome.options.Options()
#保存先の設定
path = "保存場所のPATH"
prefs = {"download.default_directory" : "保存場所のPATH"}
options.add_experimental_option("prefs",prefs)

#アクセス先サイトの設定
loginurl = "ログインURL"
url2 = "目的のURL"

#ID/PASSを変数に代入
username = "adc123"
password = "123g123g"

# ヘッドレスモードを有効にする（次の行をコメントアウトすると画面が表示される）。
options.add_argument('--headless')

# ChromeのWebDriverオブジェクトを作成する。
driver = webdriver.Chrome(chrome_options=options)

#開きたいページを開く
driver.get(loginurl)

#ページのテキストボックスへ入力
driver.find_element_by_name("loginPage:j_id3:username").send_keys(username)
driver.find_element_by_name("loginPage:j_id3:password").send_keys(password)

driver.execute_script("return comExecSubmit('submit','login');")
sleep(2)

url = driver.find_element_by_xpath('//*[@id="page:form:j_id54"]/div[2]/a').get_attribute('href')
driver.get(url)



# 普通にエレメントを取得する
shinsei_element = driver.find_element_by_name('j_id0:form:j_id71')

# 取得したエレメントをSelectタグに対応したエレメントに変化させる
shinsei_select_element = Select(shinsei_element)

# 選択したいvalueを指定する
shinsei_select_element.select_by_value('選択肢１')

#　選択後、検索ボタンクリック
driver.find_element_by_id("j_id0:form:comBtn").click()
sleep(3)

#ページ要素を取得
dgdg = driver.page_source.encode('utf-8')

#検索結果の合計件数を抽出(ex:○○○件中1件～10件目まで表示　といったタグ内のテキスト)
test= driver.find_element_by_xpath('//*[@id="j_id0:form:j_id103"]/div[1]/p')
print(test.text)
s = test.text

#抽出結果に日本語が含まれるので数字だけ抜き出す
pattern = r'([0-9]*)'
lists=re.findall(pattern,s)

#抽出した数字の1番目の数字を抽出
t = lists[0]

#10件ずつ表示されるので10で割って繰り返し回数を求める。
t2 = int(t)/10
#少数点が出るので切り上げる
t3 = math.ceil(t2) #これが後に繰り返し回数になる。

###########ここからできていないところ##########
#1)テーブル情報を取得し、ループで最後のページまで
#2)溜め込んだデータをexcelへ貼り付け
#がやりたいのです。
#コレもダメで
i = 0
for x in range(t3):
 dgdg = driver.page_source
 v = requests.post(dgdg)
 bos = BS(x, "lxml")
 table = bos.findAll("table",{"class":"list_table"})[0]
 rows = table.findAll("tr")

#これでもダメでした。
while i < t3:
 dgdg = driver.page_source.encode('utf-8')
 dfs = pd.read_html(dgdg)
 driver.execute_script("var a=function(){return doPaging('next', true);if(window != window.top){var f = document.getElementById('j_id0:form');f.action += (f.action.indexOf('?') == -1 ? '?' : '&');};};var b=function(){if(typeof jsfcljs == 'function'){jsfcljs(document.getElementById('j_id0:form'),'j_id0:form:j_id122,j_id0:form:j_id122','');}return false};return (a()==false) ? false : b();")
 i = i + 1

#取り込んだデータを既存excelファイルへ新規シート追加、書き込み
dfs[2].describe()
now = datetime.datetime.now()
EXL=pd.ExcelWriter('既存excelファイルのPATH', engine='openpyxl')
EXL.book=excel.load_workbook('既存excelファイルのPATH')
EXL.sheets=dict((ws.title, ws) for ws in EXL.book.worksheets)
dfs[2].to_excel(EXL, sheet_name='申請{0:%Y%m%d%p%H%M}'.format(now))
EXL.save()
```

### 試したこと
Whileなどを用いてループ処理しましたが、最後の取り込んだページしか貼り付けられませんでした。
beautifulsoupを使用したところ、取り込みたいテーブルが格納されず断念しました。
※私の書き方に問題があった可能性もあります。

まだPythonを覚えたてで、悪戦苦闘しながらここまではできたのですが

javascriptのページスクレイピング
pandasを用いたループ処理　※Pandasでなくても構いません

のところでつまずいてしまいました。
どなたか、お知恵をお貸しいただけませんでしょうか。
なにとぞよろしくお願いいたします。

Python3.6.5+seleniumを用いたWEBスクレイピングについて

https://www.manga-village.com/
このサイトは、出版社の公式漫画アプリなどで無料公開されている作品のリンクを集めているサイトなのですが、たくさんの漫画のリンクを集められていると思います。
5000種類近くあるので、各社の無料公開されている漫画のリンクを手動でひとつずつコピーしているわけではないと思うのですが、
どうやって集めて、更新も行なっているのでしょうか。
気になったので質問致します。
よろしくお願いします。

このサイトの使用技術

次元削減を用いた計算量削減が用いられてるというのをメルカリ（http://kskbyt.hatenablog.jp/entry/2018/02/17/222015）で見たのですが、まったく具体的なコードを挙げているサイトがありません。
何か次元削減で計算量を削減しているようなコードを載せたサイトとかありましたら、教えていただけないでしょうか？

次元削減による計算量削減についての参考サイトについて

5年前に作ったコストパフォーマンス重視(GPUなし)のPCに
GPUを接続するだけでDeep Learningは可能（実用的な速度がでる）か気になっています

今の構成は
CPU:Intel Core i3-4150
マザーボード:ASUS Micro-ATX B85M-G
メモリ:DDR3 4GB
です

接続するGPUはtensorflowが使える(CC3以上)なら何でも構いません。
メモリは今は4GBしかありませんが、16GBくらいに増設するつもりです。

問題はCPUでコア数2個(4 個のロジカルプロセッサ)という非力なものです。
演算はGPUにまかせるとして、Deep LearningにCPUの性能は求められるものでしょうか。
CPUは貧弱でGPUは早すぎる、という構成だと不都合ありますでしょうか。
よろしくおねがいします。

DeepLearningでCPUパワーは必要？

画像認識用の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を作ろうと思います。
CNNの知識は、「ゼロから作るDeepLearning」くらいの初心者です。実装は、MNISTのみやりました。

そこで、いくつか質問があります。

・インターネット上の文献やチューリアルは、どれも入力画像が正方形です。実際、入力画像は正方形出ないといけないのでしょうか？正方形の方が精度が高くなるのでしょうか？なぜ、正方形なのでしょうか？

・動画データなど、１０枚の画像で１つのラベルをつけているとき、入力画像はどのように渡すべきでしょうか？
１０枚渡して、その結果の平均値を出力として、処理すべきでしょうか？

回答よろしくお願いします。

畳み込みニューラルネットワークと入力画像

簡潔にもっと綺麗に作りたい
よろしければご指導してください

python3 で最近プログラミングを勉強しています

下記の問題を問いて解答はできているのですが
まとまりが悪く美しくないコードになってしまいました
よろしければご指導ください

英語、数学、理科、国語、地理歴史の 5 科目で各 100 点満点
全科目の合計得点が 350 点以上で
理系 2 科目 数学、理科 の合計得点が 160 点以上
文系 2 科目 国語、地理歴史 の合計得点が 160 点以上
受験者それぞれの各科目の点数が入力されるので、何人足切りを通過できるかを求めてください。
sは理系　lは文系を表しています
---------------------------------------------------
受験者数(n)人
　　　　 英語　数学　理科　国語　地理歴史　　　　　
理系(s)　７０　７８　８２　５７　７４　　　　　　
文系(l)　６８　８１　８１　６０　７８
理系(s)　６３　７６　５５　８０　７５
理系(s)　９０　100　 ９６  １０　１０
文系(l)　８８　７８　８１　９７　９３

----上のフォーマットを入力例で表すと下記のようになります-----
入力例
5
s 70 78 82 57 74
l 68 81 81 60 78
s 63 76 55 80 75
s 90 100 96 10 10
l 88 78 81 97 93

出力例
2
```python3
n = int(input())

record =[]

for i in range(n):
    tmp = input().split()
    for b in range(len(tmp)):
        try:
            tmp[b] = int(tmp[b])
        except:
            pass
    record.append(tmp)

cnt = 0

for i in record:
    ans = i[1]+i[2]+i[3]+i[4]+i[5]
    if ans >= 350:
        if  (i[0] == 'l') and (i[4]+i[5] >= 160):
            cnt = cnt + 1
        elif (i[0] == 's') and (i[2]+i[3] >= 160):
            cnt = cnt + 1
    
print(cnt)
コード
```

もっと簡潔に書きたいpython3<no.2>

### 前提・実現したいこと
価格.comにあるような、カテゴリごとの商品の件数をMysqlで実現したいと思っております
しかし、単純に以下のようなSQLを発行した場合、商品数が多すぎて処理に時間がかかってしまいます。
クエリチューニングは実施しましたが、それでもパフォーマンス的に厳しいです。
![イメージ説明](ba7109e1be8988f73b1a0de490ee0124.png)
```
SELECT count(da)ROM hogehoge group by a
```

このようなケースで速度を出したい場合、どのような設計・実装・データ構造にするのがベターでしょうか。

例えば、カウント用のテーブルを作る・NoSQLを駆使する・などなど・・・
※MysqlでなくてもOSSなら何でも問題ございません。

皆様の教えを拝借できればと思います。

カテゴリごとのカウント処理についての設計・データ構造・実装方法について

PostgreSQLで緯度・経度を扱う場合、数値の型はdecimal（numeric）型かdouble precision型か、どちらが良いのでしょうか？

numericは計算が遅いと聞き、可能であれば早いほうが良いので、double precision型を考えています。しかし、numeric以外では計算に誤差がある？のような話があり、またdouble precision型は速度がどうとかいったデータも見つからず、どちらを選ぶべきか迷っています。

緯度経度とも、小数点以下6桁、上3桁あれば十分なので、15桁精度？と言われているdouble precision型を採用ようか考えているのですが、いろいろ緯度経度について語っているwebサイトを見るとどこもdecimal型を使っており、不思議です。

double precision型を使った場合のデメリットについて、decimal型との比較で教えていただきたいです。
よろしくお願いします。

参考
[PostgreSQLのデータ型とその挙動のまとめ（数値型）](https://qiita.com/windows222/items/5c5a7ef3beb6f1d8f8aa)
[PostgreSQL文書](https://www.postgresql.jp/document/9.4/html/datatype-numeric.html#DATATYPE-FLOAT)

--追記--
postgisでGeometry型は使っていますが、それとは別に緯度経度のデータを持ちたく、質問しております。

PostgreSQLでdecimal型かdouble precision型（緯度経度を扱う場合

### 前提・実現したいこと
PythonからMySQL公式のライブラリ（mysql-connector-python）を使用して、接続するサンプルプログラムを作成しています。

環境は、一番したに記載しています。

具体的には、[公式のチュートリアル](https://dev.mysql.com/doc/dev/connector-python/8.0/tutorials/getting_started.html)に、掲載されているプログラムを動作させようとしています。

### 該当のソースコード
次のソースコードの、`result = collection.find().limit(1).execute()`の箇所で、エラーが発生します。
ところどころに`print`が入っているのは、自分でDebugしたときのものです。

```python
import mysqlx

# Connect to server on localhost
session = mysqlx.get_session({
 'host': 'localhost',
 'port': 33060,
 'user': 'root',
 'password': 'root'
})

schema = session.get_schema('world_x')
print ("** schema is exists ? => "+ str(schema.exists_in_database())) #Debug用

# Use the collection 'my_collection'
collection = schema.get_collection('country')
print ("** collection is exists ? => " + str(collection.exists_in_database())) #Debug用
print ("** collection count ? => " + str(collection.count())) #Debug用

# Specify which document to find with Collection.find()
result = collection.find().limit(1).execute()

# Print document
docs = result.fetch_all()
print('Code: {0}'.format(docs[0]['Code']))
print('Name: {0}'.format(docs[0]['Name']))

session.close()
```

### 発生している問題・エラーメッセージ
実行時のエラーメッセージは次のとおりです。

```
C:\Code\myvenv>python .\TEST\Test.py
** schema is exists ? => True
** collection is exists ? => True
** collection count ? => 239

Traceback (most recent call last):
 File ".\TEST\Test.py", line 20, in <module>
 result = collection.find().limit(1).execute()
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\statement.py", line 809, in execute
 return self._connection.find(self)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\connection.py", line 228, in wrapper
 return func(self, *args, **kwargs)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\connection.py", line 509, in find return DocResult(self) if statement.is_doc_based() else RowResult(self)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\result.py", line 892, in __init__ super(DocResult, self).__init__(connection)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\result.py", line 740, in __init__ self._init_result()
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\result.py", line 752, in _init_result self._columns = self._connection.get_column_metadata(self)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\connection.py", line 228, in wrapper return func(self, *args, **kwargs)
 File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\connection.py", line 622, in get_column_metadata
 return self.protocol.get_column_metadata(result) File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\protocol.py", line 557, in get_column_metadata
 msg = self._read_message(result) File "C:\Code\myvenv\lib\site-packages\mysqlx\protocol.py", line 248, in _read_message
 raise OperationalError(msg["msg"])mysqlx.errors.OperationalError: Unknown column 'doc' in collection

C:\Code\myvenv>
```

### その他補足情報

- MySQLのコマンドラインからroot/rootでログインして接続はできます。
- rootの認証方式を、`caching_sha2_password`から、`mysql_native_password` へ変更しています。これはVSCodeのExtentionが、新しい認証方式に対応していないようだったので、変更しました。
- world_xのデータベースは、MySQL公式の[Other MySQL Documentation](https://dev.mysql.com/doc/index-other.html)からダウンロードしたものを使用しています。データの内容は以下の通りです。

```sql
mysql> use mysql
mysql> select user,plugin from user;
+------------------+-----------------------+
| user | plugin |
+------------------+-----------------------+
| mysql.infoschema | mysql_native_password |
| mysql.session | mysql_native_password |
| mysql.sys | mysql_native_password |
| root | mysql_native_password |
+------------------+-----------------------+
6 rows in set (0.00 sec)

mysql> use world_x
Database changed
mysql> select * from country limit 5; -- countryテーブルのサンプルです。
+------+-------------+---------+-------+
| Code | Name | Capital | Code2 |
+------+-------------+---------+-------+
| ABW | Aruba | 129 | AW |
| AFG | Afghanistan | 1 | AF |
| AGO | Angola | 56 | AO |
| AIA | Anguilla | 62 | AI |
| ALB | Albania | 34 | AL |
+------+-------------+---------+-------+
5 rows in set (0.00 sec)

mysql>
```
####get_collection()を使わない場合

試しに、get_collection()を使用せずに、get_table()を使った場合は正常に動きました。

```python
import mysqlx

# Connect to server on localhost
session = mysqlx.get_session({
 'host': 'localhost',
 'port': 33060,
 'user': 'root',
 'password': 'root'
})

schema = session.get_schema('world_x')

table = schema.get_table('country')

result = table.select().limit(5).execute()
records = result.fetch_all()

for record in records:
 print (record.get_string("Code"),end='')
 print (' : ', end='')
 print (record.get_string("Name"))

session.close()
```

```
C:\Code\myvenv>python .\TEST\Test2.py
ABW : Aruba
AFG : Afghanistan
AGO : Angola
AIA : Anguilla
ALB : Albania
```

### 環境
Windows 10
Python 3.6.5
MySQL 8.0.11
mysql-connector-python 8.0.11

よろしくお願いします。

PythonでMySQL X DevAPIの公式チュートリアルを動かしたい（mysqlx）

こんにちは

先日MYSQLを使って、合計値を計算した表を作成する方法を質問させていただいたのですが、その合計値の結果をそのまま新しく作成したテーブルの値に挿入することは可能なのでしょうか？
お力を貸して頂けるととてもありがたいです。
テーブルは下記の3つになります
```ここに言語を入力
ariaDB [testdata]> select * from users;
+----+--------+
| id | name   |
+----+--------+
|  5 | sato   |
|  6 | yamada |
|  7 | aoki   |
|  8 | tanaka |
+----+--------+
4 rows in set (0.00 sec)

MariaDB [testdata]> select * from plan;
+----+--------+-----------+
| id | name   | main_time |
+----+--------+-----------+
|  1 | A_plan |        30 |
|  2 | B_plan |        60 |
|  3 | C_plan |        90 |
+----+--------+-----------+
3 rows in set (0.00 sec)

MariaDB [testdata]> select * from play_task;
+----+------------+---------+---------+
| id | play_day   | user_id | plan_id |
+----+------------+---------+---------+
|  1 | 2018-05-01 |       5 |       2 |
|  2 | 2018-05-01 |       5 |       3 |
|  3 | 2018-05-01 |       5 |       2 |
|  4 | 2018-05-01 |       5 |       3 |
|  5 | 2018-05-01 |       5 |       1 |
+----+------------+---------+---------+
5 rows in set (0.00 sec)``````
```

こちらのテーブルからそれぞれのプランにかかった時間の合計値をまとめたテーブルを新たに作成したいのですが可能なのでしょうか？
下記のようなテーブルを作成したいです。
```ここに言語を入力
例）select * from amount_day_task;
+----+------------+---------+---------+----------+---------+--------+
| id | play_day   | user    |Aplan合計| Bplan合計 |Cplan合計｜総時間 |
+----+------------+---------+---------+----------+---------+--------+
|  1 | 2018-05-01 |     sato|       30|       120|      180|     330|
|  2 | 2018-05-02 |     sato|       30|        60|      270|     360|
+----+------------+---------+---------+----------+---------+--------+
5 rows in set (0.00 sec)``````
```

こちらのイメージとしましてはplanテーブルのmain_timeの数値と、play_taskテーブルのplan_idでそれぞれカウントして個数を計算しamount_day_taskテーブル(仮）のそれぞれのplanの列に,main_taim*count数で計算した合計時間を挿入していくというイメージなのですが、そもそもそれが可能なのかわかりません。。

以上になります、DBの学習を始めたばかりで知識不足にもほどがある質問なのは十分承知なのですが、助けて頂ければとてもうれしいです。
最終的なイメージとしてこちらの一番下の表に近いものをHTMLで書いてweb上のブラウザで表示したいなと思っています。
laravelを使ってアプリは作成したいと思っています。

長々とよんでいただきありがとうございます。
よろしくお願いいたします。

MYSQL 別テーブルの値を計算して新しくテーブルを作成する方法

### 前提・実現したいこと
Pythonでデータ分析を行うときに特定の行を削除しようとしています。
以下の記事を参考にしています。
[参考資料](http://www.tsjshg.info/udemy/Lec18.html)

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-24-65058ff8e9e3> in <module>()
----> 1 summer = summer.drop("2017-10-01")

~/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in drop(self, labels, axis, level, inplace, errors)
 2159 new_axis = axis.drop(labels, level=level, errors=errors)
 2160 else:
-> 2161 new_axis = axis.drop(labels, errors=errors)
 2162 dropped = self.reindex(**{axis_name: new_axis})
 2163 try:

~/.pyenv/versions/anaconda3-5.0.1/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/indexes/base.py in drop(self, labels, errors)
 3622 if errors != 'ignore':
 3623 raise ValueError('labels %s not contained in axis' %
-> 3624 labels[mask])
 3625 indexer = indexer[~mask]
 3626 return self.delete(indexer)

ValueError: labels ['2017-10-01'] not contained in axis
```

### 該当のソースコード
以下のようにインデックスを指定して行を削除しようとしたところ上記のエラーが表示され、
行が削除できずに困っています。
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
summer = pd.read_csv("summer.csv", encoding="SHIFT_JIS")
summer = summer.drop("2017-10-01")
```


### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Jupyter notebook 5.0.0

Pythonでデータ分析を行うときの行の削除について

###前提・実現したいこと
数年分の顧客データの蓄積と解析をBigqueryで実施しようとしています。
Bigqueryに単一のテーブルとして顧客データを用意したいのですが、現状は複数のExcelファイルとして顧客データが保存されており、そのデータが日々更新されている状況です。このデータを週次で分析していきたいと考えています。これを下記の方法で実現できるのではないかと考えました。

1. 2016年より前のデータはBigqueryにそのままCSVデータとしてインポート（input1）
2. 2017年今年のデータは Google Drive（実際はGoogle sheet）で日々更新しているものを外部ソースデータとしてBigqueryのテーブルとしてインポート（input2）
3. 1と2のテーブルを連結させたビューを作成（output）★

###発生している問題・エラーメッセージ
上記3★の部分でGoogle Driveと連携させているデータでは複数テーブルに対するクエリが動きません。
```
Error: External tables cannot be queried through prefix.
```

###該当のソースコード
```ここに言語を入力
    SELECT
      *
    FROM
     `hogehoge.hogehoge.input*`

```

###試したこと
外部ソースデータをビューに切り替える。今度は下記エラーが発生。
```
Error: Views cannot be queried through prefix. 
```


###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
このような場合にエラーを出さず解決させる方法が何かございますでしょうか？いずれにしても、日々更新されるGoogle DriveのデータをBigqueryに取り込みつつ過去のデータとともに単一のテーブルを作れる方法であれば問題ないです。

BigqueryでGoogle Drive（スプレッドシート）とCSVデータを統合したテーブルを用意する方法

ご覧いただきありがとうございます。

```python

sample_lambda = lambda **args: [print(arg) for arg in args])
sample('aaa', 'bbb', 'ccc')

```
上記のプログラムを実行し、下記のように出力したいです。

```
aaa
bbb
ccc
```

正しい書きかたを教えて頂けませんでしょうか。

【pyhon3の質問】lambda式の引数を**argsとし、要素を1つずつ出力したい

例えば以下のコードで、

```python
import pandas as pd

dataset = pd.read_csv('train.csv')
```

datasetが以下のような表になるとします。

![イメージ説明](20e7169bbefd45acb299496d4da4b606.png)

この時下記のような変数を定義すると、

```python
survived_class = dataset[dataset['Survived']==1]['Pclass'].value_counts()

```

survived_classは以下のようになります。

![イメージ説明](211bf2b4cb2d1eb985b03ec23928a026.png)

前置きが長くなりましたが、以下質問させていただきたい内容です。
survived_classを定義する時の書き方が直感的に理解できません。

具体的には以下3点です。
・なぜ変数名datasetの後に[]を書いて、[]内の条件で絞り込みができるのか
・変数名datasetの後の[dataset['Survived']==1]について、なぜ[]の中にまた変数名があるのか（例えばdataset[Survived==1]等ならまだ腑に落ちる）
・その後に続く['Pclass']について、[]と[]が連続しているのはなぜか

こういうふうに書く決まりだからというのは分かるのですが、直感的な理解の仕方（直感的な覚え方）を知りたいと思っています。

どなたかアドバイスいただけませんでしょうか。よろしくお願いいたします。

Pandasの書き方について、直感的な理解ができない

### 前提・実現したいこと

スクレイピングで目的のものが取得できないです。
```
{'title': '厚焼き卵の作り方'}
{'title': '白Tについて'}
{'title': 'ポニーテール'}
```
という風にタイトルを取得したいです。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
{'title': None}
```
と出て取得したいものが取得できない。

### 該当のソースコード

```ここに言語名を入力
import scrapy

class BlogSpider(scrapy.Spider):
 name = 'blogspider' 
 start_urls = ['https://www.yahoo.co.jp/']

 def parse(self, response):
 for title in response.css('p.list-title'):
 yield {'title': title.css('a ::text').extract_first()}
```
というコードで記事のタイトルを取得したいです。
htmlのページの構造は、
```ここに言語を入力
グルメ厚焼き卵の作り方ファッション白Tについてヘアスタイルポニーテール
```
という風になっています。