thai_instruction
stringlengths 8
429
⌀ | eng_instruction
stringlengths 16
503
⌀ | table
stringlengths 11
2.09k
⌀ | sql
stringlengths 9
2.37k
⌀ | pandas
stringlengths 1
635
⌀ | real_table
stringclasses 2
values |
|---|---|---|---|---|---|
ตั้งชื่อสถานที่กับฝ่ายตรงข้ามของคอลลิงวูด | Name the venue with opponent of collingwood | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'opponent']) | null | df.loc[df['opponent'] == 'collingwood', 'venue'] | general |
เมื่อใดที่ผลลัพธ์เป็น 2® 0 และคะแนนเป็น 2® 0? | When has Result of 2–0, and a Score of 2 – 0? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'result', 'score']) | null | df.loc[(df['result'] == '2–0') & (df['score'] == '2 – 0'), 'date'] | general |
สถานที่ใดมีเป้าหมายมากกว่า 3 และการแข่งขันฟุตบอลเอเชียนคัพ 2011 | Which Venue has a Goal larger than 3, and a Competition of 2011 afc asian cup? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'goal', 'competition']) | null | df.loc[(df['goal'] > 3) & (df['competition'] == '2011 afc asian cup'), 'venue'] | general |
ตั้งชื่อผู้เสียชีวิตสำหรับประเทศที่เกิดเหตุไม่เป็นมิตรเมื่อวันที่ 26-06-2549 | Name the casualities for nation of incident of hostile on 2006-06-26 | df = pd.DataFrame(columns=['casualties', 'nature_of_incident', 'date']) | null | df.loc[(df['nature_of_incident'] == 'hostile') & (df['date'] == '2006-06-26'), 'casualties'] | general |
ตั้งชื่อผู้เสียชีวิตสำหรับพื้นที่คาบูล | Name the casualities for kabul area | df = pd.DataFrame(columns=['casualties', 'location']) | null | df.loc[df['location'] == 'kabul area', 'casualties'] | general |
ตั้งชื่อสถานที่เมื่อ 2006-04-07 สำหรับการยิงโดยตรง | Name the location on 2006-04-07 for direct fire | df = pd.DataFrame(columns=['location', 'date', 'circumstances']) | null | df.loc[(df['date'] == '2006-04-07') & (df['circumstances'] == 'direct fire'), 'location'] | general |
สนามใดมีวันที่ 20,21,22,23,24 พฤศจิกายน 2541? | Which venue has a Date of 20,21,22,23,24 november 1998? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == '20,21,22,23,24 november 1998', 'venue'] | general |
กัปตันทีมเยือนคนไหนมีวันที่ 26,27,28,29 ธันวาคม 1998? | Which Away captain has a Date of 26,27,28,29 december 1998? | df = pd.DataFrame(columns=['away_captain', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == '26,27,28,29 december 1998', 'away_captain'] | general |
สนามไหนมีผลการจับสลาก? | Which venue has a Result of draw? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'result']) | null | df.loc[df['result'] == 'draw', 'venue'] | general |
กัปตันทีมเจ้าบ้านคนไหนมีสนามคริกเก็ตเมลเบิร์น? | Which Home captain has a Venue of melbourne cricket ground? | df = pd.DataFrame(columns=['home_captain', 'venue']) | null | df.loc[df['venue'] == 'melbourne cricket ground', 'home_captain'] | general |
กัปตันทีมเยือนคนไหนมีวันที่ 2,3,4,5 มกราคม 1999? | Which Away captain has a Date of 2,3,4,5 january 1999? | df = pd.DataFrame(columns=['away_captain', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == '2,3,4,5 january 1999', 'away_captain'] | general |
ชัยชนะด้วยคะแนน 71-69-71-70=281 เป็นเท่าใด | What was the margin of victory for the win with a score of 71-69-71-70=281? | df = pd.DataFrame(columns=['margin_of_victory', 'winning_score']) | null | df.loc[df['winning_score'] == 281, 'margin_of_victory'] | general |
มูลค่าพาร์ของเกมที่มีคะแนนชนะ 71-69-71-70=281 คือเท่าใด | What is the to par value for the game with a winning score of 71-69-71-70=281? | df = pd.DataFrame(columns=['to_par', 'winning_score']) | null | df[df['winning_score']== 281]['to_par'] | general |
Bubba Watson เป็นรองแชมป์รายการใดในทัวร์นาเมนต์ใด | For what tournament was Bubba Watson the runner-up? | df = pd.DataFrame(columns=['tournament', 'runner_s__up']) | null | df[df['runner_s__up']== 'bubba watson']['tournament'] | general |
เมื่อจอห์น เซนเดน รองแชมป์ ทูพาร์ คืออะไร? | When John Senden was the runner-up, what was the To Par? | df = pd.DataFrame(columns=['to_par', 'runner_s__up']) | null | df[df['runner_s__up']== 'john senden']['to_par'] | general |
ในปี 1988 Metro Champion คนไหนได้รองแชมป์ Memphis State? | In 1988, what Metro Champion had a Runner-up of Memphis State? | df = pd.DataFrame(columns=['metro_champion', 'runner_up', 'year']) | null | df[(df['runner_up']== 'memphis state') & (df['year'] == 1988) ]['metro_champion'] | general |
ปีล่าสุดที่รถเปิดซึ่งผลิตโดย Zamperla เป็นรถขบวนและมีชื่อว่า Tiny Truckers คือปีใด | What is the latest year a ride opened that was manufactured by Zamperla, was a convoy ride, and had a name of Tiny Truckers? | df = pd.DataFrame(columns=['opened_in', 'ride_name', 'manufacture', 'type']) | null | df[(df['manufacture']=='zamperla') & (df['type']=='convoy ride') & (df['ride_name']=='tiny truckers')]['opened_in'].max() | general |
ใครเป็นผู้ผลิตรถมินิเจ็ทเรดบารอนที่เปิดก่อนปี 2544? | Who is the manufacturer of the mini jet red baron ride that opened before 2001? | df = pd.DataFrame(columns=['manufacture', 'opened_in', 'type']) | null | df[(df['opened_in'] < 2001) & (df['type'] == 'mini jet red baron')]['manufacture'] | general |
ตั้งชื่อปีน้อยที่สุดสำหรับ les triplettes de belleville | Name the least year for les triplettes de belleville | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'original_title']) | null | df[df['original_title'] == 'les triplettes de belleville']['year'].min() | general |
ตั้งชื่อหัวข้อภาษาอังกฤษให้จางอี้โหมว | Name the english title for zhang yimou | df = pd.DataFrame(columns=['english_title', 'director']) | null | df[df['director'] == 'zhang yimou']['english_title'] | general |
ตั้งชื่อประเทศสำหรับปี 2002 | Name the country for 2002 | df = pd.DataFrame(columns=['country', 'year']) | null | df[df['year'] == 2002]['country'] | general |
ตั้งชื่อหัวข้อภาษาอังกฤษสำหรับเม็กซิโก/สเปน/สหรัฐอเมริกา | Name the english title for mexico/spain/usa | df = pd.DataFrame(columns=['english_title', 'country']) | null | df[df['country'] == 'mexico/spain/usa']['english_title'] | general |
ตั้งชื่อประเทศด้วยปีมากกว่า 2008 | Name the country with year more than 2008 | df = pd.DataFrame(columns=['country', 'year']) | null | df[df['year'] > 2008]['country'] | general |
เครื่องยนต์ Cosworth v8 เข้าร่วมในปีใด | What year did the Cosworth v8 engine participate in? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'engine']) | null | df[df['engine'] == 'cosworth v8']['year'].mean() | general |
ทีมไหนได้เกิน 0 คะแนน ปีไหน? | Which year did the team receive more than 0 points? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'points']) | null | df[df['points'] > 0]['year'].mean() | general |
แชสซีใดที่ใช้ในปี 1971? | Which chassis was used in 1971? | df = pd.DataFrame(columns=['chassis', 'year']) | null | df[df['year'] == 1971]['chassis'] | general |
Jean Luc Razakarivony ที่มีความร้อนน้อยกว่า 3 เลนและมากกว่า 2 เลนกี่โมง? | What was the time for Jean Luc Razakarivony with less than 3 heat and more than 2 lanes? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'name', 'heat', 'lane']) | null | df[(df['heat'] < 3) & (df['lane'] > 2) & (df['name'] == 'jean luc razakarivony')]['time'] | general |
เวลาของ Domenico Fioravanti บนเลน 5 คืออะไร? | What was Domenico Fioravanti's time on lane 5? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'lane', 'name']) | null | df[(df['lane'] == 5) & (df['name'] == 'domenico fioravanti')]['time'] | general |
สัญชาติอะไร น้อยกว่า 9 ฮีต เวลา 1:01.87 น.? | What is the nationality with less than 9 heat, and a time of 1:01.87? | df = pd.DataFrame(columns=['nationality', 'heat', 'time']) | null | df[(df['heat'] < 9) & (df['time'] == '1:01.87')]['nationality'] | general |
วันที่ใดที่เล่นกัปตันทีมเหย้าคอร์ทนีย์วอลช์ที่วงรีควีนส์พาร์ค | On which dates played Home Captain Courtney Walsh at the Queen's Park Oval? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'home_captain', 'venue']) | null | df[(df['home_captain'] == 'courtney walsh') & (df['venue'] == 'queen park oval')]['date'] | general |
การจับสลากที่ Antigua Recreation Ground เกิดขึ้นวันไหน? | On what dates did the draw at the Antigua Recreation Ground happen? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'result', 'venue']) | null | df[(df['result'] == 'draw') & (df['venue'] == 'antigua recreation ground')]['date'] | general |
ใครคือกัปตันทีมประจำบ้านที่ซาบีน่า พาร์ค | Who was the Home Captain at Sabina Park? | df = pd.DataFrame(columns=['home_captain', 'venue']) | null | df[df['venue'] == 'sabina park']['home_captain'] | general |
การจับสลากเกิดขึ้นเมื่อใด? | When did the draw happen? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'result']) | null | df.loc[df['result'] == 'draw', 'date'] | general |
มหาวิทยาลัยภาคตะวันออกเฉียงเหนือเข้าร่วมเมื่อใด | When did Northeastern University join? | df = pd.DataFrame(columns=['joined', 'institution']) | null | df.loc[df['institution'] == 'northeastern university', 'joined'].sum() | general |
สถาบันประเภทใดที่ตั้งอยู่ในเมืองแอมเฮิร์สต์ รัฐแมสซาชูเซตส์ | Which type of institution is in Amherst, MA? | df = pd.DataFrame(columns=['type', 'location']) | null | df.loc[df['location'] == 'amherst, ma', 'type'] | general |
ผู้ที่มีตำแหน่งเป็นยามาชิโระโนะคามิอยู่ในตำแหน่งใด? | What is the tenure of the person whose courtesy title is yamashiro-no-kami? | df = pd.DataFrame(columns=['tenure', 'courtesy_title']) | null | df.loc[df['courtesy_title'] == 'yamashiro-no-kami', 'tenure'] | general |
ตำแหน่งตามอัธยาศัยของบุคคลที่ดำรงตำแหน่งตั้งแต่ ค.ศ. 1766-1794 คืออะไร? | What is the courtesy title of the person whose tenure goes from 1766–1794? | df = pd.DataFrame(columns=['courtesy_title', 'tenure']) | null | df.loc[df['tenure'] == '1766–1794', 'courtesy_title'] | general |
ค่าทองแดงที่เกี่ยวข้องกับอันดับมากกว่า 5 คืออะไร? | What is the bronze value associated with ranks over 5? | df = pd.DataFrame(columns=['bronze', 'rank']) | null | df.loc[df['rank'] > 5, 'bronze'] | general |
จำนวนเหรียญทองแดงสูงสุดสำหรับประเทศที่มีอันดับมากกว่า 5 โดยมี 0 ทองคือเท่าใด | What is the highest number of bronzes for countries ranking over 5 with 0 golds? | df = pd.DataFrame(columns=['bronze', 'rank', 'gold']) | null | df.loc[(df['rank'] > 5) & (df['gold'] == 0), 'bronze'].max() | general |
ตั้งชื่อการสูญเสียสำหรับวันที่ 22 มิถุนายน | Name the loss for june 22 | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'june 22', 'loss'] | general |
ตั้งชื่อขาดทุนสำหรับวันที่ 30 มิถุนายน | Name the loss for june 30 | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'june 30', 'loss'] | general |
ตั้งชื่อคะแนนเมื่อ 21 สิงหาคม 2550 | Name the score on august 21, 2007 | df = pd.DataFrame(columns=['score', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'august 21, 2007', 'score'] | general |
ตั้งชื่อการแข่งขันวันที่ 25 สิงหาคม 2550 | Name the competition on august 25, 2007 | df = pd.DataFrame(columns=['competition', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'august 25, 2007', 'competition'] | general |
ตั้งชื่อการแข่งขันเมื่อวันที่ 25 สิงหาคม 2550 | Name the competition that was on august 25, 2007 | df = pd.DataFrame(columns=['competition', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'august 25, 2007', 'competition'] | general |
ตั้งชื่อผลลัพธ์สำหรับวันที่ 14 มกราคม พ.ศ. 2551 | Name the result for january 14, 2008 | df = pd.DataFrame(columns=['result', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'january 14, 2008', 'result'] | general |
มีกี่แมตช์ที่เล่นแล้วสัมพันธ์กับการแพ้ 20 นัด? | How many matches played are associated with 20 losses? | df = pd.DataFrame(columns=['played', 'lost']) | null | df.loc[df['lost'] == '20', 'played'] | general |
Rhymney RFC เล่นไปแล้วกี่นัด? | How many matches have Rhymney RFC played? | df = pd.DataFrame(columns=['played', 'club']) | null | df.loc[df['club'] == 'rhymney rfc', 'played'] | general |
Abercarn RFC มีการสูญเสียกี่ครั้ง? | How many losses does Abercarn RFC have? | df = pd.DataFrame(columns=['lost', 'club']) | null | df.loc[df['club'] == 'abercarn rfc', 'lost'] | general |
ตำแหน่งที่ 21 (q) เกิดขึ้นเมื่อใด? | When did a Position of 21st (q) happen? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'position']) | null | df.loc[df['position'] == '21st (q)', 'year'] | general |
สถานที่ก่อนปี 2546 ด้วยหมายเหตุ 57.73 ม. คืออะไร? | What is the Venue before 2003 with Notes of 57.73 m? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'year', 'notes']) | null | df.loc[(df['year'] < '2003') & (df['notes'] == '57.73 m'), 'venue'] | general |
โน้ตตัวใดมีตำแหน่งที่ 8? | What notes have the 8th position? | df = pd.DataFrame(columns=['notes', 'position']) | null | df.loc[df['position'] == '8th', 'notes'] | general |
การแข่งขันชิงแชมป์แห่งชาติยุโรปจัดขึ้นที่ไหนด้วยโน้ต 61.46 ม.? | Where was European Championships held with notes of 61.46 m? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'competition', 'notes']) | null | df[(df['competition'] == 'european championships') & (df['notes'] == '61.46 m')]['venue'] | general |
Katie Rowley Jones เล่นตัวละครอะไรใน Original West End Cast? | What character did Katie Rowley Jones play in the Original West End Cast? | df = pd.DataFrame(columns=['character', 'original_west_end_cast']) | null | df[df['original_west_end_cast'] == 'katie rowley jones']['character'] | general |
ใครคือนักแสดงต้นฉบับของ West End เมื่อนักแสดงทัวร์อเมริกาคนแรกคือ Lael van Keuren | Who was the Original West End Cast when the first US Tour Cast was Lael van Keuren? | df = pd.DataFrame(columns=['original_west_end_cast', 'first_us_tour_cast']) | null | df[df['first_us_tour_cast'] == 'lael van keuren']['original_west_end_cast'] | general |
ใครอยู่ในทีมนักแสดงต้นฉบับของ West End เมื่อนักแสดงบรอดเวย์ดั้งเดิมคือ Audrie Neenan? | Who was in the Original West End Cast when the Original Broadway Cast was Audrie Neenan? | df = pd.DataFrame(columns=['original_west_end_cast', 'original_broadway_cast']) | null | df[df['original_broadway_cast'] == 'audrie neenan']['original_west_end_cast'] | general |
บุคคลที่อยู่ในทีมนักแสดงบรอดเวย์ดั้งเดิมซึ่งเป็นนักแสดงต้นฉบับของชีล่า แฮนค็อกในเวสต์เอนด์ชื่ออะไร | What is the name of the person who was in the Original Broadway Cast that was Original West End Cast of Sheila Hancock? | df = pd.DataFrame(columns=['original_broadway_cast', 'original_west_end_cast']) | null | df[df['original_west_end_cast'] == 'sheila hancock']['original_broadway_cast'] | general |
Dave Douglas ได้คะแนนเท่าไหร่? | Dave Douglas has what score? | df = pd.DataFrame(columns=['score', 'player']) | null | df[df['player'] == 'dave douglas']['score'] | general |
ใครมีสกอร์มากกว่า 70 และมีพาร์ +1 บ้าง? | Who has more than 70 score with +1 to par? | df = pd.DataFrame(columns=['player', 'score', 'to_par']) | null | df[(df['score'] > 70) & (df['to_par'] == '+1')]['player'] | general |
พวกเขาแพ้เกมอะไร 6-5? | What game did they lose by 6 - 5? | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'score']) | null | df[df['score'] == '6 - 5']['loss'] | general |
ชื่อดั้งเดิมของภาพยนตร์เรื่องนี้จากสหราชอาณาจักรหลายปีหลังปี 1985 คืออะไร? | What is the original title of the film from years after 1985 from the UK? | df = pd.DataFrame(columns=['original_title', 'year', 'country']) | null | df[(df['year'] > 1985) & (df['country'] == 'uk')]['original_title'] | general |
ชื่อภาษาอังกฤษสำหรับปีหลังปี 1981 ที่มาจากอาร์เจนตินาคืออะไร | What is the English title for years after 1981 originating from Argentina? | df = pd.DataFrame(columns=['english_title', 'year', 'country']) | null | df[(df['year'] > 1981) & (df['country'] == 'argentina')]['english_title'] | general |
ชื่อภาษาอังกฤษสำหรับปี 1984 จากสวีเดนคืออะไร | What is the English title for 1984 from Sweden? | df = pd.DataFrame(columns=['english_title', 'year', 'country']) | null | df[(df['year'] == 1984) & (df['country'] == 'sweden')]['english_title'] | general |
ชื่อภาษาอังกฤษของภาพยนตร์ที่กำกับโดย George Miller คืออะไร? | What is the English title for the film directed by George Miller? | df = pd.DataFrame(columns=['english_title', 'director']) | null | df[df['director'] == 'george miller']['english_title'] | general |
ภาพยนตร์ที่กำกับโดยจอร์จ มิลเลอร์มาจากประเทศใด | What is the Country of origin for the film directed by George Miller? | df = pd.DataFrame(columns=['country', 'director']) | null | df[df['director'] == 'george miller']['country'] | general |
เยอรมนีตะวันตกมีทองทั้งหมดกี่เหรียญทอง? | How many golds for West Germany with over 8 total? | df = pd.DataFrame(columns=['gold', 'nation', 'total']) | null | df[(df['nation'] == 'west germany') & (df['total'] > 8)]['gold'].min() | general |
ชาติที่มีน้อยกว่า 1 เหรียญทองแดงจะได้กี่เหรียญทอง? | How many golds for nations with under 1 bronze? | df = pd.DataFrame(columns=['gold', 'bronze']) | null | df[df['bronze'] < 1]['gold'].sum() | general |
อันดับ 7 ของประเทศ อันดับที่ 7 มีเหรียญเงิน 1 เหรียญ และต่ำกว่า 4 เหรียญทองแดง มีทั้งหมดกี่เหรียญ? | How many total medals for the nation ranked 7 with 1 silver and under 4 bronzes? | df = pd.DataFrame(columns=['total', 'rank', 'bronze', 'silver']) | null | df[(df['bronze'] < 4) & (df['silver'] == 1) & (df['rank'] == '7')]['total'].mean() | general |
ตั้งชื่อเมืองที่ได้รับใบอนุญาตเมื่อก่อตั้งเมื่อเดือนพฤษภาคม พ.ศ. 2538 | Name the city of license when founded was may 1995 | df = pd.DataFrame(columns=['city_of_license', 'founded']) | null | df[df['founded'] == 'may 1995']['city_of_license'] | general |
ตั้งชื่อเมืองที่ได้รับใบอนุญาตเมื่อก่อตั้งเมื่อเดือนตุลาคม พ.ศ. 2553 | Name the city of license for when founded is october 2010 | df = pd.DataFrame(columns=['city_of_license', 'founded']) | null | df[df['founded'] == 'october 2010']['city_of_license'] | general |
ตั้งชื่อพื้นที่ครอบคลุมสำหรับใบอนุญาตของฮิลส์โบโร เวสต์เวอร์จิเนีย | Name the coverage area for license of Hillsboro, West Virginia | df = pd.DataFrame(columns=['coverage_area', 'city_of_license']) | null | df[df['city_of_license'] == 'hillsboro, west virginia']['coverage_area'] | general |
ตั้งชื่อเมืองที่ได้รับใบอนุญาตซึ่งมีอายุวัตต์ 160 วัตต์ | Name the city of license which has age Watt of 160 watts | df = pd.DataFrame(columns=['city_of_license', 'age_watt']) | null | df[df['age_watt'] == '160 watts']['city_of_license'] | general |
ตั้งชื่อเมืองที่ได้รับอนุญาตด้วยความถี่ 103.5 MHz | Name the city of license with frequency of 103.5 mhz | df = pd.DataFrame(columns=['city_of_license', 'frequency']) | null | df[df['frequency'] == '103.5 mhz']['city_of_license'] | general |
หมายเลขแค็ตตาล็อกของบันทึก Alfa คืออะไร | What is the catalog number of Alfa records? | df = pd.DataFrame(columns=['catalog', 'label']) | null | df[df['label'] == 'alfa records']['catalog'] | general |
ผู้เล่นคนไหนมีคะแนน 68 และแคนาดาเป็นประเทศ? | Which player has 68 as the score and canada as the country? | df = pd.DataFrame(columns=['player', 'score', 'country']) | null | df[(df['score'] == 68) & (df['country'] == 'canada')]['player'] | general |
แคนาดาเป็นประเทศแห่งใด | What place has Canada as the country? | df = pd.DataFrame(columns=['place', 'country']) | null | df[df['country'] == 'canada']['place'] | general |
ผู้เล่นคนไหนมีคะแนน 69? | Which player has 69 as the score? | df = pd.DataFrame(columns=['player', 'score']) | null | df[df['score'] == 69]['player'] | general |
สถานที่ใดมีคะแนนมากกว่า 68 และมี Camilo Villegas เป็นผู้เล่น? | What place has a score greater than 68, and camilo villegas as the player? | df = pd.DataFrame(columns=['place', 'score', 'player']) | null | df[(df['score'] > 68) & (df['player'] == 'camilo villegas')]['place'] | general |
คะแนนเฉลี่ยของลี เวสต์วูดในฐานะผู้เล่นคือเท่าไร? | What is the average score with lee westwood as the player? | df = pd.DataFrame(columns=['score', 'player']) | null | df[df['player'] == 'lee westwood']['score'].mean() | general |
ตั้งชื่อปีโดยมีอำนาจของรัฐและเดไซล์มากกว่า 6 และหมุนน้อยกว่า 33 | Name the years with authority of state and decile more than 6 with roll less than 33 | df = pd.DataFrame(columns=['years', 'roll', 'authority', 'decile']) | null | df[(df['authority'] == 'state') & (df['decile'] > 6) & (df['roll'] < 33)]['years'] | general |
ตั้งชื่อปีของ marton และ decile ของ 3 สำหรับ turakina maori Girls' College หรือไม่? | Name the years for marton and decile of 3 for turakina maori girls' college? | df = pd.DataFrame(columns=['years', 'name', 'area', 'decile']) | null | df[(df['area'] == 'marton') & (df['decile'] == 3) & (df['name'] == 'turakina maori girls' college')]['years'] | general |
ตั้งชื่อเหรียญทองเฉลี่ยเมื่อเหรียญทองแดงน้อยกว่า 1 เหรียญเงินเป็น 0 และเหรียญรวมมากกว่า 1 | Name the average gold medals when the bronze medals was less than 1, silver medals being 0 and total medals more than 1 | df = pd.DataFrame(columns=['gold_medals', 'total_medals', 'bronze_medals', 'silver_medals']) | null | df[(df['bronze_medals'] < 1) & (df['silver_medals'] == 0) & (df['total_medals'] > 1)]['gold_medals'].mean() | general |
ระบุจำนวนเหรียญทองแดงทั้งหมด เมื่อได้ 2 เหรียญทอง รวมมากกว่า 4 เหรียญ และเหรียญเงินน้อยกว่า 5 เหรียญ | Name the total number of bronze medals when gold medals was 2, total medals more than 4 and silver medals less than 5 | df = pd.DataFrame(columns=['bronze_medals', 'silver_medals', 'gold_medals', 'total_medals']) | null | df[(df['gold_medals'] == 2) & (df['total_medals'] > 4) & (df['silver_medals'] < 5)]['bronze_medals'].count() | general |
ตั้งชื่อวงด้วยเหรียญเงินมากกว่า 1 เหรียญ | Name the ensemble with silver medals more than 1 | df = pd.DataFrame(columns=['ensemble', 'silver_medals']) | null | df[df['silver_medals'] > 1]['ensemble'] | general |
ตั้งชื่อเหรียญรางวัลรวมโดยเฉลี่ยพร้อมชุดโกเชน HS | Name the average total medals with ensemble of goshen hs | df = pd.DataFrame(columns=['total_medals', 'ensemble']) | null | df[df['ensemble'] == 'goshen hs']['total_medals'].mean() | general |
Nick Jonas ชนะรางวัล Kids' Choice Awards Mexico ในประเภทใด | In which category did Nick Jonas win at the Kids' Choice Awards Mexico? | df = pd.DataFrame(columns=['category', 'recipient_s_', 'award']) | null | df[(df['recipient_s_'] == 'nick jonas') & (df['award'] == 'kids' choice awards mexico')]['category'] | general |
รางวัล Choice TV: ประเภท Breakout Star Female คืออะไร? | What is the award for the Choice TV: Breakout Star Female category? | df = pd.DataFrame(columns=['award', 'category']) | null | df[df['category'] == 'choice tv: breakout star female']['award'] | general |
ผลงานของ Joe Jonas ในงาน Kids' Choice Awards Mexico เป็นอย่างไรบ้าง | What is Joe Jonas' result at the Kids' Choice Awards Mexico? | df = pd.DataFrame(columns=['result', 'recipient_s_', 'award']) | null | df[(df['recipient_s_'] == 'joe jonas') & (df['award'] == 'kids' choice awards mexico')]['result'] | general |
Joe Jonas ได้รับการเสนอชื่อเข้าชิงรางวัล Kids' Choice Awards Mexico ในปี 2010 ในประเภทใด | What category was Joe Jonas nominated for at the Kids' Choice Awards Mexico in 2010? | df = pd.DataFrame(columns=['category', 'recipient_s_', 'award', 'result', 'year']) | null | df[(df['result'] == 'nominated') & (df['year'] == '2010') & (df['award'] == 'kids' choice awards mexico') & (df['recipient_s_'] == 'joe jonas')]['category'] | general |
Team BMS Scuderia Italia ใช้แชสซีใดกับ G Tyres และเครื่องยนต์ Ferrari 037 3.5 v12 | What Chassis did Team BMS Scuderia Italia use with G Tyres and a Ferrari 037 3.5 v12 engine? | df = pd.DataFrame(columns=['chassis', 'engine', 'team', 'tyres']) | null | df[(df['team'] == 'bms scuderia italia') & (df['tyres'] == 'g') & (df['engine'] == 'ferrari 037 3.5 v12')]['chassis'] | general |
ใครคือมือใหม่แห่งปีของฤดูกาลในปี 2000? | Who was the Rookie of the Year for the Season in 2000? | df = pd.DataFrame(columns=['rookie_of_the_year', 'season']) | null | df[df['season'] == '2000']['rookie_of_the_year'] | general |
เกมนี้เล่นเมื่อใดโดยมีสถิติ 46-29? | When was the game played in which the record was 46-29? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'record']) | null | df[df['record'] == '46-29']['date'] | general |
ประเภทใดมีหน่วย greifswald - 7 (kgr 7) ? | Which type had the unit greifswald - 7 (kgr 7) ? | df = pd.DataFrame(columns=['type', 'unit']) | null | df[df['unit'] == 'greifswald - 7 (kgr 7)']['type'] | general |
ยูนิตไหนมีประเภท wwer-440/213? | Which unite had the type wwer-440/213? | df = pd.DataFrame(columns=['unit', 'type']) | null | df.loc[df['type'] == 'wwer-440/213', 'unit'] | general |
วันที่ก่อสร้างเสร็จเมื่อใดคือ greifswald - 4 (kgr 4) | What was the date that construction was finished when the unit was greifswald - 4 (kgr 4)? | df = pd.DataFrame(columns=['finish_construction', 'unit']) | null | df.loc[df['unit'] == 'greifswald - 4 (kgr 4)', 'finish_construction'] | general |
ไฟฟ้าสุทธิเป็นเท่าใด เมื่อเป็นประเภท wwer-440/230 และเมื่อการก่อสร้างแล้วเสร็จในวันที่ 24.10.1977 | What was the net power, when the type was wwer-440/230, and when construction was finished on 24.10.1977? | df = pd.DataFrame(columns=['net_power', 'type', 'finish_construction']) | null | df.loc[(df['type'] == 'wwer-440/230') & (df['finish_construction'] == '24.10.1977'), 'net_power'] | general |
ลักษณ์ลวาโร ไพรเรซ ขึ้นอันดับ 2 นักเตะอันดับ 2 ในช่วงปีไหน? | During what years was álvaro pérez the number 2 ranked player? | df = pd.DataFrame(columns=['year_s_', 'rank', 'player']) | null | df.loc[(df['rank'] == 2) & (df['player'] == 'álvaro pérez'), 'year_s_'] | general |
ค่าเฉลี่ยสำหรับ 5 อันดับแรก เมื่อค่าสำหรับ 25 อันดับแรกคือ 0 และค่าสำหรับการชนะน้อยกว่า 0 | What is the average value for Top-5, when the value for Top-25 is 0, and the value for Wins is less than 0? | df = pd.DataFrame(columns=['top_5', 'top_25', 'wins']) | null | df.loc[(df['top_25'] == 0) & (df['wins'] < 0), 'top_5'].mean() | general |
จำนวนรวมของ 25 อันดับแรกที่มี 5 อันดับแรกมากกว่า 1 เป็นเท่าใด | What is the total amount of Top-25 having a Top-5 greater than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['top_25', 'top_5']) | null | df.loc[df['top_5'] > 1, 'top_25'].count() | general |
ผลรวมของค่า Top-10 ที่มีค่า Cuts เท่ากับ 2 และค่า Wins น้อยกว่า 0 คืออะไร? | What is the sum of the value Top-10 that has a Cuts value of 2 and a Wins value smaller than 0? | df = pd.DataFrame(columns=['top_10', 'cuts_made', 'wins']) | null | df.loc[(df['cuts_made'] == 2) & (df['wins'] < 0), 'top_10'].sum() | general |
มูลค่าเฉลี่ยสำหรับ 5 อันดับแรก เมื่อค่าการตัดคือ 5 และเมื่อทัวร์นาเมนต์คือ Open Championship และเมื่อมูลค่ากิจกรรมน้อยกว่า 6 | What is the average value for Top-5, when the value Cuts is 5, and when the tournament is the Open Championship, and when the value Events is less than 6? | df = pd.DataFrame(columns=['top_5', 'events', 'cuts_made', 'tournament']) | null | df.loc[(df['cuts_made'] == 5) & (df['tournament'] == 'the open championship') & (df['events'] < 6), 'top_5'].mean() | general |
Subsets and Splits