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 |
|---|---|---|---|---|---|
ค่าต่ำสุดสำหรับเหตุการณ์คือเท่าใด เมื่อค่าสำหรับ Top-5 มากกว่า 1 | What is the lowest value for Events, when the value for Top-5 is greater than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['events', 'top_5']) | null | df.loc[df['top_5'] > 1, 'events'].min() | general |
ทีมเยือนวันที่ 10 พฤศจิกายน คือใคร? | Who was the visiting team on November 10? | df = pd.DataFrame(columns=['visiting_team', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'november 10', 'visiting_team'] | general |
ใครเป็นเจ้าบ้านในเกมด้วยสกอร์สุดท้าย 26-24? | Who was the host team for the game with the final score of 26-24? | df = pd.DataFrame(columns=['host_team', 'final_score']) | null | df.loc[df['final_score'] == '26-24', 'host_team'] | general |
ทีมเจ้าภาพวันที่ 17 พฤศจิกายนคือใคร? | Who was the host team on November 17? | df = pd.DataFrame(columns=['host_team', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'november 17', 'host_team'] | general |
เกมที่สกอร์สุดท้าย 9-23 เล่นที่สนามไหน? | At what stadium was the game with the final score of 9-23 played? | df = pd.DataFrame(columns=['stadium', 'final_score']) | null | df.loc[df['final_score'] == '9-23', 'stadium'] | general |
แมตช์ที่สนามใดที่สกอร์สุดท้าย 26-24 เล่น? | At what stadium was the game with the final score of 26-24 played? | df = pd.DataFrame(columns=['stadium', 'final_score']) | null | df.loc[df['final_score'] == '26-24', 'stadium'] | general |
ทีมเจ้าบ้านใดเล่นกับนิวอิงแลนด์ แพทริออตส์? | Which host team played against the New England Patriots? | df = pd.DataFrame(columns=['host_team', 'visiting_team']) | null | df.loc[df['visiting_team'] == 'new england patriots', 'host_team'] | general |
เหตุใดหัวหน้าผู้พิพากษา พ.ศ. 2514-2520 จึงถูกถอดถอน? | What is the reason the Chief Judge of 1971–1977 was terminated? | df = pd.DataFrame(columns=['reason_for_termination', 'chief_judge']) | null | df.loc[df['chief_judge'] == '1971–1977', 'reason_for_termination'] | general |
รัฐใดมีเหตุผลในการยกเลิกการเกษียณอายุ และบริการที่ใช้งานอยู่ในปี 1926-1928? | Which state has a Reason for termination of retirement, and an Active service of 1926–1928? | df = pd.DataFrame(columns=['state', 'reason_for_termination', 'active_service']) | null | df.loc[(df['reason_for_termination'] == 'retirement') & (df['active_service'] == '1926–1928'), 'state'] | general |
รหัส PI ในพื้นที่ด้านหลังคืออะไร? | What is the PI code in the hindhead area? | df = pd.DataFrame(columns=['pi_code', 'area']) | null | df.loc[df['area'] == 'hindhead', 'pi_code'] | general |
กำลังไฟ 900w ความถี่เท่าไหร่คะ? | What is the frequency with 900w power? | df = pd.DataFrame(columns=['frequency', 'power']) | null | df.loc[df['power'] == '900w', 'frequency'] | general |
เหตุการณ์ใดจบลงในเวลา 3:02 ของรอบที่ 1? | What event ended in 3:02 of round 1? | df = pd.DataFrame(columns=['event', 'round', 'time']) | null | df.loc[(df['round'] == 1) & (df['time'] == '3:02'), 'event'] | general |
ฝ่ายตรงข้ามของ JR ชูมัคเกอร์เข้าถึงรอบสูงสุดได้เท่าไร? | What is the highest round reached by an oppo ent of JR schumacher? | df = pd.DataFrame(columns=['round', 'opponent']) | null | df[df['opponent'] == 'JR schumacher']['round'].max() | general |
อาร์ตูโร เซโกเวีย แข่งขันที่ไหน? | Where did arturo segovia compete? | df = pd.DataFrame(columns=['location', 'opponent']) | null | df[df['opponent'] == 'arturo segovia']['location'] | general |
เวลาที่เร็วที่สุดสูงสุดมากกว่า 2 ใน Enugu คืออะไร? | What is the top fastest time, larger than 2, in Enugu? | df = pd.DataFrame(columns=['fastest_time__s_', 'location', 'rank']) | null | df[(df['location'] == 'Enugu') & (df['rank'] > 2)]['fastest_time__s_'].max() | general |
มีผู้เสียชีวิตจากเหตุการณ์ IED กี่ราย? | How many casualties were from the IED circumstance? | df = pd.DataFrame(columns=['casualties', 'circumstances']) | null | df[df['circumstances'] == 'IED']['casualties'] | general |
มีการเสมอกันที่ 45 ครั้งหรือไม่? | Where there any Draws with 45 tries against? | df = pd.DataFrame(columns=['drawn', 'tries_against']) | null | df[df['tries_against'] == '45']['drawn'] | general |
สโมสรใดเข้าร่วมด้วยสถิติการลองแข่งขัน 45 ครั้ง? | Which club participated with a record of 45 tries against? | df = pd.DataFrame(columns=['club', 'tries_against']) | null | df[df['tries_against'] == '45']['club'] | general |
จำนวนเสมอที่สโมสรพยายาม 51 ครั้งเป็นเท่าใด? | What was the amount of draws where a club had 51 tries for? | df = pd.DataFrame(columns=['drawn', 'tries_for']) | null | df[df['tries_for'] == '51']['drawn'] | general |
มีการสูญเสียกี่ครั้งด้วย 208 คะแนน? | How many losses were there with 208 points? | df = pd.DataFrame(columns=['lost', 'points_for']) | null | df[df['points_for'] == '208']['lost'] | general |
สโมสรใดที่เข้าร่วมมีความพยายาม 73 ครั้ง? | Which of the participating clubs had 73 tries for? | df = pd.DataFrame(columns=['club', 'tries_for']) | null | df[df['tries_for'] == '73']['club'] | general |
รถอะไรมีแชสซี March 90ca? | What car has a March 90ca Chassis? | df = pd.DataFrame(columns=['engine', 'chassis']) | null | df[df['chassis'] == 'March 90ca']['engine'] | general |
ปีล่าสุดที่มีเครื่องยนต์ cosworth v8 พร้อมแชสซีของ hesketh 308e คือปีไหน? | What is the latest year that has an engine of cosworth v8, with a chassis of hesketh 308e? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'engine', 'chassis']) | null | df[(df['engine'] == 'cosworth v8') & (df['chassis'] == 'hesketh 308e')]['year'].max() | general |
ปีไหนมี brm v12 เป็นเครื่องยนต์บ้าง? | Which year has brm v12 as the engine? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'engine']) | null | df[df['engine'] == 'brm v12']['year'] | general |
ปีล่าสุดที่มีคะแนนมากกว่า 0 คืออะไร? | What is the latesr year that has more points than 0? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'pts']) | null | df[df['pts'] > 0]['year'].max() | general |
ทองคำใดคือทองคำสูงสุดที่มีคะแนนรวมน้อยกว่า 4 และเงิน 1 และทองแดงน้อยกว่า 2 และอันดับ 13 คือ? | Which is the highest Gold that has a total smaller than 4 and a silver of 1, and a bronze smaller than 2, and a rank of 13? | df = pd.DataFrame(columns=['gold', 'rank', 'bronze', 'total', 'silver']) | null | df[(df['total'] < 4) & (df['silver'] == 1) & (df['bronze'] < 2) & (df['rank'] == 13)]['gold'].max() | general |
ประเทศใดมีทองแดงและเงินน้อยกว่า 1 และทองคำใหญ่กว่า 1 | Which nation has a Bronze and Silver smaller than 1 and a Gold larger than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['nation', 'gold', 'bronze', 'silver']) | null | df[(df['bronze'] < 1) & (df['silver'] < 1) & (df['gold'] > 1)]['nation'] | general |
คะแนนของเกมในรอบที่ 26 ปี 2544 เป็นเท่าใด | What was the score of the game that had a round of Rd 26, 2001? | df = pd.DataFrame(columns=['score', 'round']) | null | df[df['round'] == 'Rd 26, 2001']['score'] | general |
อะไรคือการสูญเสียของเกมที่มีผู้เข้าร่วม 37,119 คน? | What was the loss of the game attended by 37,119? | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'attendance']) | null | df[df['attendance'] == 37119]['loss'] | general |
เกมที่แพ้ลิดเดอร์คือวันที่เท่าไหร่ (10-8)? | What was the date of the game that had a loss of lidle (10-8)? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'loss']) | null | df[df['loss'] == 'lidle (10-8)']['date'] | general |
อะไรคือความพ่ายแพ้ของเกมกับแยงกี้ที่มีผู้เข้าร่วม 27,652 คน? | What was the loss of the game against the Yankees that was attended by 27,652? | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'opponent', 'attendance']) | null | df[(df['opponent'] == 'Yankees') & (df['attendance'] == 27652)]['loss'] | general |
จบรอบคัดเลือก 159.384 หมายเลขเท่าไหร่? | What is the number of finish of the Qual of 159.384? | df = pd.DataFrame(columns=['finish', 'qual']) | null | df[df['qual'] == 159.384]['finish'] | general |
คุณสมบัติสำหรับอันดับ 18 ในปี 1964 คืออะไร? | What is the qual for rank 18 in 1964? | df = pd.DataFrame(columns=['qual', 'rank', 'year']) | null | df.loc[(df['rank'] == '18') & (df['year'] == '1964'), 'qual'].item() | general |
วันที่ 13 พ.ค. สถิติของทีมเป็นอย่างไร? | On May 13, what was the team's record? | df = pd.DataFrame(columns=['record', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'May 13', 'record'].item() | general |
วันที่ 26 พ.ค. สถิติของทีมเป็นอย่างไร? | On May 26, what was the team's record? | df = pd.DataFrame(columns=['record', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'May 26', 'record'].item() | general |
พวกเขาแพ้ใครในวันที่ 20 พฤษภาคม? | Who did they lose to on May 20? | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'May 20', 'loss'].item() | general |
พื้นที่ของ Spring Creek School เป็นอย่างไรเมื่อ Decile อายุ 4 ขวบ | What was Spring Creek School's area when the decile was 4? | df = pd.DataFrame(columns=['area', 'decile', 'name']) | null | df.loc[(df['decile'] == '4') & (df['name'] == 'Spring Creek School'), 'area'].item() | general |
ค่าเฉลี่ยที่ก่อตั้งขึ้นสำหรับชิโคปี แมสซาชูเซตส์ คืออะไร? | What is the average Founded for chicopee, massachusetts? | df = pd.DataFrame(columns=['founded', 'location']) | null | df[df['location'] == 'chicopee, massachusetts']['founded'].mean() | general |
ค่าเฉลี่ยที่รวมกับชื่อเล่นของ wildcats ในลองมีโดว์ แมสซาชูเซตส์ คืออะไร? | What is the average Joined with a Nickname of wildcats in longmeadow, massachusetts? | df = pd.DataFrame(columns=['joined', 'nickname', 'location']) | null | df[(df['nickname'] == 'wildcats') & (df['location'] == 'longmeadow, massachusetts')]['joined'].mean() | general |
การประชุมปัจจุบันใดมีชื่อเล่นว่า lynx? | Which Current Conference has a Nickname of lynx? | df = pd.DataFrame(columns=['current_conference', 'nickname']) | null | df.loc[df['nickname'] == 'lynx', 'current_conference'].item() | general |
ลีกอะไรเล่นในปี 2011? | What league played in 2011? | df = pd.DataFrame(columns=['league', 'year']) | null | df.loc[df['year'] == '2011', 'league'].item() | general |
วันที่ใดมีบันทึก 22-22? | Which date has a Record of 22-22? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'record']) | null | df.loc[df['record'] == '22-22', 'date'].item() | general |
ฝ่ายตรงข้ามคนใดมีวันที่ 30 พฤษภาคม? | Which Opponent has a Date of may 30? | df = pd.DataFrame(columns=['opponent', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'may 30', 'opponent'].item() | general |
ใครบ้างที่เล่นคู่ผสมในปี 2010? | Who all played mixed doubles in 2010? | df = pd.DataFrame(columns=['mixed_doubles', 'year']) | null | df.loc[df['year'] == '2010', 'mixed_doubles'].tolist() | general |
มีกี่เลนที่มีสัญชาติของสหรัฐอเมริกา และชื่อแอรอน เพียร์ซอล 1 คน | How many lanes have a Nationality of united states, and a Name of aaron peirsol? | df = pd.DataFrame(columns=['lane', 'nationality', 'name']) | null | df.loc[(df['nationality'] == 'united states') & (df['name'] == 'aaron peirsol'), 'lane'].count() | general |
ชื่อใดที่มีเลนเล็กกว่า 3, ฮีตมากกว่า 4 และเวลา 2:00.80 น. | Which name has a Lane smaller than 3, a Heat larger than 4, and a Time of 2:00.80? | df = pd.DataFrame(columns=['name', 'time', 'lane', 'heat']) | null | df.loc[(df['lane'] < 3) & (df['heat'] > 4) & (df['time'] == '2:00.80'), 'name'].item() | general |
เมื่อไหร่ที่ผลสกอร์ 8-1 และสกอร์ 8-1? | When was there a result of 8-1 and a score of 8-1? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'result', 'score']) | null | df.loc[(df['result'] == '8-1') & (df['score'] == '8-1'), 'date'].item() | general |
มีผล 5-1 เมื่อไหร่? | When was there a result of 5-1? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'result']) | null | df.loc[df['result'] == '5-1', 'date'].item() | general |
เมื่อไหร่จะมีสกอร์ 7-1? | When was there a score of 7-1? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'score']) | null | df.loc[df['score'] == '7-1', 'date'].item() | general |
ผลสกอร์เป็น 8-1 เป็นอย่างไร? | What is the result when the score is 8-1? | df = pd.DataFrame(columns=['result', 'score']) | null | df.loc[df['score'] == '8-1', 'result'].item() | general |
การแข่งขันประเภทไหนเมื่อสกอร์ 1-1? | What is the competition type when the score is 1-1? | df = pd.DataFrame(columns=['competition', 'score']) | null | df.loc[df['score'] == '1-1', 'competition'].item() | general |
วันที่ของเกมหลังจากสัปดาห์ที่ 6 คืออะไรโดย New York Jets เป็นคู่ต่อสู้? | What was the date of the game after week 6 with the New York Jets as the opponent? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'week', 'opponent']) | null | df.loc[(df['week'] > '6') & (df['opponent'] == 'New York Jets'), 'date'].item() | general |
ผลการแข่งขันสัปดาห์ที่ 1 เป็นอย่างไร? | What is the result of the week 1 game? | df = pd.DataFrame(columns=['result', 'week']) | null | df.loc[df['week'] == '1', 'result'] | general |
มีกี่ประตูที่แพ้มากกว่า 35 และเกมที่น้อยกว่า 80 | How many goals have Lost larger than 35, and Games smaller than 80? | df = pd.DataFrame(columns=['goals_for', 'lost', 'games']) | null | df.loc[(df['lost'] > '35') & (df['games'] < '80'), 'goals_for'].count() | general |
ประตูรวมที่มี 72 แต้มและแพ้มากกว่า 37 นัดคืออะไร? | What are the total Goals against with 72 points and more than 37 losses? | df = pd.DataFrame(columns=['goals_against', 'points', 'lost']) | null | df.loc[(df['points'] == '72') & (df['lost'] > '37'), 'goals_against'].sum() | general |
จำนวนคะแนนรวมที่มีมากกว่า 225 ประตูและประตูต่อ 190 คือเท่าใด | What are the total number of points with more than 225 goals and a Goals against of 190? | df = pd.DataFrame(columns=['points', 'goals_for', 'goals_against']) | null | df.loc[(df['goals_for'] > '225') & (df['goals_against'] == '190'), 'points'].sum() | general |
มีสมาชิกบรอดแบนด์กี่รายในจำนวนประชากร ~3,644,070 คน | How many broadband subscribers are there where the population is ~3,644,070? | df = pd.DataFrame(columns=['number_of_broadband_subscribers', 'population']) | null | df.loc[df['population'] == '~3,644,070', 'number_of_broadband_subscribers'] | general |
อัตราการเข้าถึงบรอดแบนด์ที่มีสมาชิกบรอดแบนด์ประมาณ 355,100 รายคืออะไร? | What is the broadband penetration where there are ~355,100 broadband subscribers? | df = pd.DataFrame(columns=['Broadband', 'number_of_broadband_subscribers']) | null | df.loc[df['number_of_broadband_subscribers'] == '~355,100', 'Broadband'] | general |
มีสมาชิกบรอดแบนด์กี่รายที่มีผู้ใช้ประมาณ 47,372 ราย | How many broadband subscribers are there where there are ~47,372 users? | df = pd.DataFrame(columns=['number_of_broadband_subscribers', 'number_of_users']) | null | df.loc[df['number_of_users'] == '~47,372', 'number_of_broadband_subscribers'] | general |
ทีมไหนมีมูลค่าต่ำกว่า 377 ล้านปอนด์ ในเยอรมนีอันดับที่ 17? | Which team has a value less than 377 million in Germany with a rank of 17? | df = pd.DataFrame(columns=['team', 'rank', 'value__$m_', 'country']) | null | df.loc[(df['value__$m_'] < '377') & (df['country'] == 'germany') & (df['rank'] == '17'), 'team'] | general |
รายได้เฉลี่ยของบาเยิร์น มิวนิคที่มีอันดับมากกว่า 4 เป็นเท่าใด? | What is the average revenue for Bayern Munich with a rank greater than 4? | df = pd.DataFrame(columns=['revenue__', 'team', 'rank']) | null | df.loc[(df['team'] == 'bayern munich') & (df['rank'] > '4'), 'revenue__'].mean() | general |
ประเทศใดมีการเปลี่ยนแปลงมากกว่า 5% ในหนึ่งปีด้วยอันดับ 10? | Which country has more than 5% change in a year with a rank of 10? | df = pd.DataFrame(columns=['country', '_percentage_change_on_year', 'rank']) | null | df.loc[(df['_percentage_change_on_year'] > '5') & (df['rank'] == '10'), 'country'] | general |
รายได้ต่ำสุดสำหรับอันดับ 14 คืออะไร? | What is the lowest revenue for the rank of 14? | df = pd.DataFrame(columns=['revenue__', 'rank']) | null | df.loc[df['rank'] == '14', 'revenue__'].min() | general |
ทายชื่อคู่ต่อสู้ประจำวันที่ 31 ก.ค. และสกอร์ 5-1 | Name the opponent for jul 31 and score of w 5-1 | df = pd.DataFrame(columns=['opponent', 'date', 'score']) | null | df.loc[(df['date'] == 'jul 31') & (df['score'] == 'w 5-1'), 'opponent'] | general |
ตั้งชื่อให้น้อยกว่าสำหรับคู่ต่อสู้ของ @cle และสถิติ 67-29 | Name the less for opponent of @cle and record of 67-29 | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'opponent', 'record']) | null | df.loc[(df['opponent'] == '@cle') & (df['record'] == '67-29'), 'loss'] | general |
ตั้งชื่อขาดทุนด้วยสถิติ 71-33 | Name the loss with record of 71-33 | df = pd.DataFrame(columns=['loss', 'record']) | null | df.loc[df['record'] == '71-33', 'loss'] | general |
ตั้งชื่อวันที่ด้วยบันทึก 55-24 | Name the date with record of 55-24 | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'record']) | null | df.loc[df['record'] == '55-24', 'date'] | general |
ตั้งชื่อบันทึกด้วยคู่ต่อสู้ของบอสและแพ้มอร์ริส | Name the record with opponent of bos and loss of morris | df = pd.DataFrame(columns=['record', 'opponent', 'loss']) | null | df.loc[(df['opponent'] == 'bos') & (df['loss'] == 'morris'), 'record'] | general |
Village Records มีแค็ตตาล็อกใดในวันที่ 14 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2545 | Which catalog did Village Records have on February 14, 2002? | df = pd.DataFrame(columns=['catalog', 'label', 'date']) | null | df.loc[(df['label'] == 'village records') & (df['date'] == 'february 14, 2002'), 'catalog'] | general |
ภูมิภาคสำหรับแค็ตตาล็อก 38xa-5 คืออะไร | What was the region for the 38xa-5 catalog? | df = pd.DataFrame(columns=['region', 'catalog']) | null | df.loc[df['catalog'] == '38xa-5', 'region'] | general |
แค็ตตาล็อก 32xa-112 วางจำหน่ายเมื่อใด | What was the date for the catalog 32xa-112? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'catalog']) | null | df.loc[df['catalog'] == '32xa-112', 'date'] | general |
แคตตาล็อกที่จัดรูปแบบเป็นสเตอริโอ LP คือวันที่ใด | What was the date for a catalog formatted in stereo LP? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'format']) | null | df.loc[df['format'] == 'stereo lp', 'date'] | general |
วันที่ใดที่เกี่ยวข้องกับป้ายกำกับ Village Records? | What date is associated with the label Village Records? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'label']) | null | df[df['label'] == 'Village Records']['date'] | general |
ตั้งชื่อรอบสำหรับฝ่ายตรงข้ามเซาแธมป์ตัน | Name the round for southampton opponents | df = pd.DataFrame(columns=['round', 'opponents']) | null | df[df['opponents'] == 'southampton']['round'] | general |
รายชื่อผู้เข้าร่วมมากที่สุดสำหรับวันที่ 19 กุมภาพันธ์ พ.ศ. 2548 | Name the most attendance for 19 february 2005 | df = pd.DataFrame(columns=['attendance', 'date']) | null | df[df['date'] == '19 february 2005']['attendance'].max() | general |
แจ้งยอดผู้เข้าร่วมรอบที่ 3 | Name the sum of attendance for round 3 | df = pd.DataFrame(columns=['attendance', 'round']) | null | df[df['round'] == 'round 3']['attendance'].sum() | general |
Mark Smith เป็นเจ้าของทีมใดและมี Paul Clapprod เป็นหัวหน้าทีม | What team is owned by Mark Smith and has Paul Clapprood as a crew chief? | df = pd.DataFrame(columns=['team', 'owner_s_', 'crew_chief']) | null | df[(df['owner_s_'] == 'Mark Smith') & (df['crew_chief'] == 'Paul Clapprood')]['team'] | general |
ใครคือผู้สนับสนุนหลักของ Mike Wallace? | Who is Mike Wallace's primary Sponsor(s)? | df = pd.DataFrame(columns=['primary_sponsor_s_', 'driver_s_']) | null | df[df['driver_s_'] == 'Mike Wallace']['primary_sponsor_s_'] | general |
นักแข่งคนไหนที่มี Scott Zipadelli เป็นหัวหน้าลูกเรือ | What driver has Scott Zipadelli as a crew chief? | df = pd.DataFrame(columns=['driver_s_', 'crew_chief']) | null | df[df['crew_chief'] == 'Scott Zipadelli']['driver_s_'] | general |
Reed Sorenson ขับให้ทีมใด | What team does Reed Sorenson drive for? | df = pd.DataFrame(columns=['team', 'driver_s_']) | null | df[df['driver_s_'] == 'Reed Sorenson']['team'] | general |
ใครคือผู้สนับสนุนหลักของ Austin Dillon? | Who is Austin Dillon's primary sponsor(s)? | df = pd.DataFrame(columns=['primary_sponsor_s_', 'driver_s_']) | null | df[df['driver_s_'] == 'Austin Dillon']['primary_sponsor_s_'] | general |
ใครคือหัวหน้าลูกเรือของ Eric McClure และ Tristar Motorsports | Who is Eric McClure's and Tristar Motorsports' crew chief? | df = pd.DataFrame(columns=['crew_chief', 'team', 'driver_s_']) | null | df[(df['team'] == 'Tristar Motorsports') & (df['driver_s_'] == 'Eric McClure')]['crew_chief'] | general |
อันดับสูงสุดจากเลน 4 คืออะไร? | What is the highest rank from Lane 4? | df = pd.DataFrame(columns=['rank', 'lane']) | null | df[df['lane'] == 4]['rank'].max() | general |
มีกี่อันดับที่สูงกว่าเลน 4 จากบริเตนใหญ่ที่ Margaretha Pedder แข่งอยู่? | How many ranks are higher than lane 4 from Great Britain, raced by Margaretha Pedder? | df = pd.DataFrame(columns=['rank', 'name', 'lane', 'nationality']) | null | df[(df['lane'] > 4) & (df['nationality'] == 'Great Britain') & (df['name'] == 'Margaretha Pedder')]['rank'].count() | general |
อันดับต่ำสุดจากอังกฤษด้วยเวลา 2:10.33 คือเท่าไหร่? | What is the lowest rank from Great Britain with a time of 2:10.33? | df = pd.DataFrame(columns=['rank', 'nationality', 'time']) | null | df[(df['nationality'] == 'Great Britain') & (df['time'] == '2:10.33')]['rank'].min() | general |
มีกี่เลนที่มีอันดับสูงกว่า 3 ด้วยเวลา 2:08.11? | How many Lanes have a rank higher than 3 with a time of 2:08.11? | df = pd.DataFrame(columns=['lane', 'time', 'rank']) | null | df[(df['time'] == '2:08.11') & (df['rank'] > 3)]['lane'].count() | general |
Tkkm o te ara rima มีเดซิลน้อยกว่า 4 ในปีใด? | Tkkm o te ara rima has a decile less than 4 in what years? | df = pd.DataFrame(columns=['years', 'decile', 'name']) | null | df[(df['decile'] < 4) & (df['name'] == 'tkkm o te ara rima')]['years'] | general |
พื้นที่โรโตทูน่ามีอำนาจอะไรบ้าง? | What authority does the rototuna area have? | df = pd.DataFrame(columns=['authority', 'area']) | null | df[df['area'] == 'rototuna']['authority'] | general |
ฮันนาห์ กัล ได้รับรางวัลอะไร? | What award was Hannah Gal the recipient of? | df = pd.DataFrame(columns=['award', 'recipient']) | null | df[df['recipient'] == 'hannah gal']['award'] | general |
ผู้รับชื่ออะไรเมื่อผู้กำกับคือ Susan Jacobson? | What is the name of the recipient when the director was Susan Jacobson? | df = pd.DataFrame(columns=['recipient', 'director_s_']) | null | df[df['director_s_'] == 'Susan Jacobson']['recipient'] | general |
หนังเรื่องไหนที่ Hannah Gal เป็นผู้กำกับ? | What is the film where Hannah Gal was the director? | df = pd.DataFrame(columns=['film', 'director_s_']) | null | df[df['director_s_'] == 'Hannah Gal']['film'] | general |
หนังเรื่องไหนลงวันที่ 22/3/59 และคนรับคือ Redhouse Lane/Perfect World? | What is the film dated 22/3/06 and redhouse lane / perfect world was the recipient? | df = pd.DataFrame(columns=['film', 'date', 'recipient']) | null | df[(df['date'] == '22/3/06') & (df['recipient'] == 'redhouse lane / perfect world')]['film'] | general |
หนังที่ได้รางวัล 5,380 ชื่อว่าอะไร? | What is the name of the film with an award of £5,380? | df = pd.DataFrame(columns=['film', 'award']) | null | df[df['award'] == '£5380']['film'] | general |
แชสซีใดที่จับคู่กับไคลแม็กซ์ สเตรท-4? | What chassis was paired with climax straight-4? | df = pd.DataFrame(columns=['chassis', 'engine']) | null | df[df['engine'] == 'climax straight-4']['chassis'] | general |
บริษัท Cooper Car เข้ามาในปีใด | What year did Cooper Car Company enter? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'entrant']) | null | df[df['entrant'] == 'cooper car company']['year'].mean() | general |
ปีไหนมีมากกว่า 0 คะแนน? | What year has more than 0 points? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'points']) | null | df[df['points'] > 0]['year'] | general |
คะแนนรวมก่อนปี 63 เป็นเท่าไหร่? | What is the total points before 1963? | df = pd.DataFrame(columns=['points', 'year']) | null | df[df['year'] < 1963]['points'].sum() | general |
ประเภทของ Queen (ศิลปินจากสหราชอาณาจักร) คืออะไร? | What was the genre of Queen (an artist from the United Kingdom)? | df = pd.DataFrame(columns=['genre', 'country_of_origin', 'artist']) | null | df[(df['country_of_origin'] == 'united kingdom') & (df['artist'] == 'queen')]['genre'] | general |
จำนวนยอดขายที่อ้างสิทธิ์ในแนวร็อคคือเท่าไร? | What is the number of claimed sales in the rock genre? | df = pd.DataFrame(columns=['claimed_sales', 'genre']) | null | df[df['genre'] == 'rock']['claimed_sales'] | general |
อัลบั้ม Abba ที่ติดอันดับชาร์ตเพลงแรกออกฉายในปีใดคือปีใด | What was the earliest release-year of the first charted record of Abba? | df = pd.DataFrame(columns=['release_year_of_first_charted_record', 'artist']) | null | df[df['artist'] == 'abba']['release_year_of_first_charted_record'].min() | general |
Subsets and Splits