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 |
|---|---|---|---|---|---|
นัดที่เล่นกับใครในรอบชิงชนะเลิศเมื่อวันที่ 14 มีนาคม พ.ศ. 2551? | Who was the match played against in the final on March 14, 2008? | df = pd.DataFrame(columns=['opponents_in_the_final', 'date']) | null | df[df['date'] == 'march 14, 2008']['opponents_in_the_final'] | general |
ชื่อผลงานหมายเลข 1,039 คืออะไร? | What is the title of the production with a number of 1039? | df = pd.DataFrame(columns=['title', 'production_number']) | null | df[df['production_number'] == '1039']['title'] | general |
ภาพยนตร์เรื่องนี้มีจำนวนการผลิต 1,023 เรื่อง ชื่ออะไร? | What is the title of the film with a production number of 1023? | df = pd.DataFrame(columns=['title', 'production_number']) | null | df[df['production_number'] == '1023']['title'] | general |
ทองคำต่ำสุดที่มีเงินน้อยกว่า 2 ซิมบับเวเป็นประเทศ และทองแดงน้อยกว่า 1 คืออะไร | What is the lowest gold that has a silver less than 2, Zimbabwe as the nation, and a bronze less than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['gold', 'bronze', 'silver', 'nation']) | null | df[(df['silver'] < 2) & (df['nation'] == 'zimbabwe') & (df['bronze'] < 1)]['gold'].min() | general |
พระคาร์ดินัล-บิชอปแห่งอัลบาโนมีสัญชาติอะไร | What's the nationality of Cardinal-Bishop of Albano? | df = pd.DataFrame(columns=['nationality', 'cardinalatial_order_and_title']) | null | df[df['cardinalatial_order_and_title'] == 'cardinal-bishop of albano']['nationality'] | general |
อะไรคือบันทึกของ Cardinal-Deacon of S. Maria ใน Portico? | What are the notes of Cardinal-Deacon of S. Maria in Portico? | df = pd.DataFrame(columns=['notes', 'cardinalatial_order_and_title']) | null | df[df['cardinalatial_order_and_title'] == 'cardinal-deacon of s. maria in portico']['notes'] | general |
ชื่อใดมีเขตเลือกตั้งเป็นหมายเลข 1 | Which Name has a Constituency number of 1? | df = pd.DataFrame(columns=['name', 'constituency_number']) | null | df[df['constituency_number'] == '1']['name'] | general |
ผู้มีสิทธิเลือกตั้งจำนวนใด (พ.ศ. 2552) มีเขตของโชปูร์ และเขตเลือกตั้งคือ 1 | Which Number of electorates (2009) has a District of sheopur, and a Constituency number of 1? | df = pd.DataFrame(columns=['number_of_electorates__2009_', 'district', 'constituency_number']) | null | df[(df['district'] == 'sheopur') & (df['constituency_number'] == '1')]['number_of_electorates__2009_].count() | general |
ชื่อใดที่สงวนไว้สำหรับไม่มี และเขตเลือกตั้งหมายเลข 7 | Which Name has a Reserved for of none, and a Constituency number of 7? | df = pd.DataFrame(columns=['name', 'reserved_for___sc___st__none_', 'constituency_number']) | null | df[(df['reserved_for___sc___st__none_'] == 'none') & (df['constituency_number'] == '7')]['name'] | general |
เกมนี้เล่นที่ Sultan Qaboos Sports Complex, Muscat ได้คะแนนเท่าไหร่? | The game played at Sultan Qaboos Sports Complex, Muscat had what score? | df = pd.DataFrame(columns=['score', 'venue']) | null | df[df['venue'] == 'sultan qaboos sports complex, muscat']['score'] | general |
อะไรที่จะพาร์ได้มี t3 เป็นสถานที่และอังกฤษเป็นประเทศ? | What to par has t3 as the place and england as the country? | df = pd.DataFrame(columns=['to_par', 'place', 'country']) | null | df[(df['place'] == 't3') & (df['country'] == 'england')]['to_par'] | general |
จำนวนผู้เข้าร่วมที่มีเกมน้อยกว่า 6 และ WLT 3-2-0 และฤดูกาลที่น้อยกว่า 1948 | How much Attendance has Games smaller than 6, and a W-L-T of 3-2-0, and a Season smaller than 1948? | df = pd.DataFrame(columns=['attendance', 'season', 'games', 'w_l_t']) | null | df[(df['games'] < 6) & (df['w_l_t'] == '3-2-0') & (df['season'] < 1948)]['attendance'].sum() | general |
ค่าเฉลี่ยใดที่มี WLT 5-1 และฤดูกาลที่เล็กกว่าปี 2001 และเกมที่เล็กกว่า 6 | Which Average that has a W-L-T of 5-1, and a Season smaller than 2001, and Games smaller than 6? | df = pd.DataFrame(columns=['average', 'games', 'w_l_t', 'season']) | null | df[(df['w_l_t'] == '5-1') & (df['season'] < 2001) & (df['games'] < 6)]['average'].mean() | general |
ฝ่ายตรงข้ามคนใดมีผู้เข้าร่วม 78,883 คน? | Which Opponent had an Attendance of 78,883? | df = pd.DataFrame(columns=['opponent', 'attendance']) | null | df[df['attendance'] == '78,883']['opponent'] | general |
บ๊ายบายเข้าร่วมวันไหนคะ? | On what date was the attendance a bye? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'attendance']) | null | df[df['attendance'] == 'bye']['date'] | general |
สัปดาห์ใดคือเกมวันที่ 21 ธันวาคม พ.ศ. 2546? | Which week was the December 21, 2003 game? | df = pd.DataFrame(columns=['week', 'date']) | null | df[df['date'] == 'december 21, 2003']['week'] | general |
คู่ต่อสู้คนไหนที่ลาก่อนเวลาทีวี? | Which opponent had a bye for the TV Time? | df = pd.DataFrame(columns=['opponent', 'tv_time']) | null | df[df['tv_time'] == 'bye']['opponent'] | general |
เกมวันที่ 21 กันยายน จัดขึ้นที่สนามใด? | At what arena was the September 21 game? | df = pd.DataFrame(columns=['arena', 'date']) | null | df[df['date'] == 'september 21']['arena'] | general |
บันทึกหลังเกมกับฉลามที่ Arrowhead Pond of Anaheim คืออะไร | What was the record after the game against the Sharks at Arrowhead Pond of Anaheim? | df = pd.DataFrame(columns=['record', 'arena', 'opponent']) | null | df[(df['arena'] == 'arrowhead pond of anaheim') & (df['opponent'] == 'sharks')]['record'] | general |
บันทึกหลังเกมกับทีมฉลามเป็นอย่างไรบ้าง? | What was the record after the game against the Sharks? | df = pd.DataFrame(columns=['record', 'opponent']) | null | df[df['opponent'] == 'sharks']['record'] | general |
ใครคือผู้เล่นจากรัฐแอริโซนา? | who is the player from arizona state? | df = pd.DataFrame(columns=['player', 'college']) | null | df[df['college'] == 'arizona state']['player'] | general |
ตำแหน่งผู้เล่นจากฟลอริดาคืออะไร? | what is the position of the player from florida? | df = pd.DataFrame(columns=['position', 'college']) | null | df[df['college'] == 'florida']['position'] | general |
ตัวเลือกสูงสุดสำหรับตำแหน่งที่แน่นสุดคืออะไร? | what is the highest pick for the position tight end? | df = pd.DataFrame(columns=['pick', 'position']) | null | df[df['position'] == 'tight end']['pick'].max() | general |
MPG-US ที่ต่ำที่สุดรวมกันเป็นเท่าใดสำหรับระดับสีเขียวของ E, mpg ในสหราชอาณาจักร - รวมกันต่ำกว่า 42.2, ผู้ผลิต Volkswagen และระบบเกียร์ M6 | What is the lowest MPG-US combined for a green rating of E, mpg in the UK- combined of under 42.2, manufacturer of Volkswagen, and an M6 transmission? | df = pd.DataFrame(columns=['mpg_us_combined', 'transmission', 'manufacturer', 'green_rating', 'mpg_uk_combined']) | null | df[(df['green_rating'] == 'e') & (df['mpg_uk_combined'] < 42.2) & (df['manufacturer'] == 'volkswagen') & (df['transmission'] == 'm6')]['mpg_us_combined'].min() | general |
ค่าลิตร/100 กม. ในเมืองโดยเฉลี่ยโดยมีค่าลิตร/100 กม. นอกเมืองต่ำกว่า 7.2, mpg รวมกันในสหราชอาณาจักรต่ำกว่า 39.8, ลิตร/100 กม. รวมกันมากกว่า 7.9 และ mpg รวมกันในสหรัฐอเมริกาต่ำกว่า 25.1 เป็นเท่าใด | What is the average L/100km urban value having an L/100km extraurban under 7.2, mpg combined in the UK under 39.8, l/100km combined over 7.9, and mpg combined in the US under 25.1? | df = pd.DataFrame(columns=['l_100km_urban__cold_', 'mpg_us_combined', 'l_100km_combined', 'l_100km_extra_urban', 'mpg_uk_combined']) | null | df[(df['l_100km_extra_urban'] < 7.2) & (df['mpg_uk_combined'] < 39.8) & (df['l_100km_combined'] > 7.9) & (df['mpg_us_combined'] < 25.1)]['l_100km_urban__cold_'].mean() | general |
mpg-UK ในเมือง (เย็น) สำหรับประเภทเชื้อเพลิงดีเซล MPG นอกเมืองในสหราชอาณาจักรมากกว่า 68.9 ความจุเครื่องยนต์ 1422 และลิตร/100 กม. ในเมือง (เย็น) มากกว่า 5.1 เป็นเท่าใด | What is the mpg-UK urban (cold) for a fuel type of diesel, extraurban MPG in the UK over 68.9, engine capacity of 1422, and L/100km urban (cold) over 5.1? | df = pd.DataFrame(columns=['mpg_uk_urban__cold_', 'l_100km_urban__cold_', 'engine_capacity', 'fuel_type', 'mpg_uk_extra_urban']) | null | df[(df['fuel_type'] == 'diesel') & (df['mpg_uk_extra_urban'] > 68.9) & (df['engine_capacity'] == 1422) & (df['l_100km_urban__cold_'] > 5.1)]['mpg_uk_urban__cold_'] | general |
ระดับสีเขียวสำหรับรถยนต์ที่มีระยะทาง L/100 กม. ในเมือง (เย็น) มากกว่า 10.9, MPG ในสหรัฐอเมริกา (ในเมือง) มากกว่า 14.1, ผู้ผลิต Volkswagen และความจุเครื่องยนต์ต่ำกว่า 3189 คือเท่าใด | What is the green rating for the vehicle with L/100km urban (cold) over 10.9, mpg in the US (urban) over 14.1, manufacturer of Volkswagen, and engine capacity under 3189? | df = pd.DataFrame(columns=['green_rating', 'engine_capacity', 'manufacturer', 'l_100km_urban__cold_', 'mpg_us_urban']) | null | df[(df['l_100km_urban__cold_'] > 10.9) & (df['mpg_us_urban'] > 14.1) & (df['manufacturer'] == 'volkswagen') & (df['engine_capacity'] < 3189)]['green_rating'] | general |
ค่าเฉลี่ย L/100 กม. ในเมือง (เย็น) สำหรับความจุเครื่องยนต์มากกว่าปี 1910, mpg ในสหรัฐอเมริกา (ในเมือง) ต่ำกว่า 25.3, mpg ในสหราชอาณาจักร (รวมกัน) มากกว่า 27.2 และ mpg ในสหราชอาณาจักร (ในเมือง, เย็น) คือ 22.4 | What is the average L/100km urban (cold) for engine capacities over 1910, mpg in the US (urban) under 25.3, mpg in the UK (combined) over 27.2, and mpg in the UK (urban, cold) of 22.4? | df = pd.DataFrame(columns=['l_100km_urban__cold_', 'mpg_uk_urban__cold_', 'mpg_uk_combined', 'engine_capacity', 'mpg_us_urban']) | null | df[(df['engine_capacity'] > 1910) & (df['mpg_us_urban'] < 25.3) & (df['mpg_uk_combined'] > 27.2) & (df['mpg_uk_urban__cold_'] == 22.4)]['l_100km_urban__cold_'].mean() | general |
mpg รวมต่ำสุดในสหรัฐอเมริกาสำหรับระบบเกียร์ A6, CO2 กรัม/กม. ต่ำกว่า 303, ความจุเครื่องยนต์มากกว่า 2,461 และลิตร/100กม. ในเมือง (เย็น) คือ 15.9? | What is the lowest combined mpg in the US for the A6 transmission, a CO2 g/km under 303, engine capacity over 2461, and L/100km urban (cold) of 15.9? | df = pd.DataFrame(columns=['mpg_us_combined', 'l_100km_urban__cold_', 'engine_capacity', 'transmission', 'co_2_g_km']) | null | df[(df['transmission'] == 'a6') & (df['co_2_g_km'] < 303) & (df['engine_capacity'] > 2461) & (df['l_100km_urban__cold_'] == 15.9)]['mpg_us_combined'].min() | general |
วันที่วางจำหน่ายของตอนที่ชื่อ Drip-Along Daffy คือเมื่อใด | What was the release date of the episode titled Drip-Along Daffy? | df = pd.DataFrame(columns=['release_date', 'title']) | null | df[df['title'] == 'drip-along daffy']['release_date'] | general |
ใครคือเดือนตุลาคมเมื่อ Carina Ragnarsson อยู่ในเดือนพฤศจิกายน? | Who is in October when Carina Ragnarsson is in November? | df = pd.DataFrame(columns=['october', 'november']) | null | df[df['november'] == 'carina ragnarsson']['october'] | general |
ใครอยู่ในเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2522? | Who is in November in the year 1979? | df = pd.DataFrame(columns=['november', 'year']) | null | df[df['year'] == '1979']['november'] | general |
ใครอยู่ในเดือนธันวาคมเมื่อเดือนพฤศจิกายนมี Alexus Winston? | Who is in December when November has Alexus Winston? | df = pd.DataFrame(columns=['december', 'november']) | null | df[df['november'] == 'alexus winston']['december'] | general |
ใครอยู่ในเดือนพฤศจิกายนหลังปี 1988 เมื่อ Prinzzess อยู่ในเดือนตุลาคม? | Who is in November after 1988 when Prinzzess is in October? | df = pd.DataFrame(columns=['november', 'year', 'october']) | null | df[(df['year'] > '1988') & (df['october'] == 'prinzzess')]['november'] | general |
เส้นไหนที่มี lucania เป็นเรือ และ 1894 เป็นวันที่? | What is the line that has lucania as the ship and 1894 as the date? | df = pd.DataFrame(columns=['line', 'ship', 'year']) | null | df[(df['ship'] == 'lucania') & (df['year'] == '1894')]['line'] | general |
ประเภทใดที่มีผู้พัฒนาสุนัขจอมซน? | Which Genre has a Developer(s) of naughty dog? | df = pd.DataFrame(columns=['genre', 'developer_s_']) | null | df[df['developer_s_'] == 'naughty dog']['genre'] | general |
Resident Evil 4 มีเกมปีไหนครับ? | Which Year has a Game of resident evil 4? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'game']) | null | df[df['game'] == 'resident evil 4']['year'].mean() | general |
นักพัฒนาคนไหนที่มีปี 2010? | Which Developer(s) has a Year of 2010? | df = pd.DataFrame(columns=['developer_s_', 'year']) | null | df[df['year'] == '2010']['developer_s_'] | general |
ฝ่ายตรงข้ามของการแข่งขันด้วยสถิติ 0-1 คือใคร? | Who is the Opponent of the match with a Record of 0-1? | df = pd.DataFrame(columns=['opponent', 'record']) | null | df[df['record'] == '0-1']['opponent'] | general |
เวลาของการแข่งขันด้วยสถิติ 3-3 คืออะไร? | What is the Time of the match with a Record of 3-3? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'record']) | null | df.loc[df['record'] == '3-3', 'time'] | general |
วิธีการแข่งขันด้วยเวลา 4:07 คืออะไร? | What is the Method of the match with a Time of 4:07? | df = pd.DataFrame(columns=['method', 'time']) | null | df.loc[df['time'] == '4:07', 'method'] | general |
ซึ่งตีพิมพ์เป็นอนุกรมมีการตีพิมพ์เป็นนวนิยายของเดือนตุลาคม 1917, mcclurg? | Which Published as serial has a Published as novel of october 1917, mcclurg? | df = pd.DataFrame(columns=['published_as_serial', 'published_as_novel']) | null | df.loc[df['published_as_novel'] == 'october 1917, mcclurg', 'published_as_serial'] | general |
ผู้บรรยายเรื่องสมมติคนไหนที่มีการตีพิมพ์เป็นอนุกรมของเดือนกุมภาพันธ์ 1912 เรื่องราวทั้งหมด? | Which Fictional narrator has a Published as serial of february–july 1912, all-story? | df = pd.DataFrame(columns=['fictional_narrator', 'published_as_serial']) | null | df.loc[df['published_as_serial'] == 'february–july 1912, all-story', 'fictional_narrator'] | general |
ปีใดในนวนิยายมีการจัดพิมพ์เป็นอนุกรมของเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2477 ถึงเมษายน พ.ศ. 2478 เล่มสีน้ำเงิน? | Which year in novel has a Published as serial of november 1934-april 1935, blue book? | df = pd.DataFrame(columns=['year_in_novel', 'published_as_serial']) | null | df.loc[df['published_as_serial'] == 'november 1934-april 1935, blue book', 'year_in_novel'] | general |
มีกี่ประตูที่มีเกมที่น้อยกว่า 6 และปีเปิดตัวในปี 1939 และปีที่สโมสรในปี 1939, 1941? | How many Goals have Games smaller than 6, and a Debut year of 1939, and Years at club of 1939, 1941? | df = pd.DataFrame(columns=['goals', 'years_at_club', 'games', 'debut_year']) | null | df.loc[(df['games'] < '6') & (df['debut_year'] == '1939') & (df['years_at_club'] == '1939, 1941'), 'goals'].count() | general |
ปีใดที่สโมสรมีปีเปิดตัวครั้งแรกในปี 1930 และเกมที่ใหญ่กว่า 7 เกม และมีผู้เล่นของ Colin Benham? | Which Years at club have a Debut year of 1930, and Games larger than 7, and a Player of colin benham? | df = pd.DataFrame(columns=['years_at_club', 'player', 'debut_year', 'games']) | null | df.loc[(df['debut_year'] == '1930') & (df['games'] > '7') & (df['player'] == 'colin benham'), 'years_at_club'] | general |
ผู้เล่นคนไหนที่มีปีเปิดตัวใหญ่กว่าปี 1930 และประตูน้อยกว่า 95 ปี และปีที่เล่นในสโมสรปี 1938 และเกมที่ 6? | WhichPlayer has a Debut year larger than 1930, and Goals smaller than 95, and Years at club of 1938, and Games of 6? | df = pd.DataFrame(columns=['player', 'games', 'years_at_club', 'debut_year', 'goals']) | null | df.loc[(df['debut_year'] > '1930') & (df['goals'] < '95') & (df['years_at_club'] == '1938') & (df['games'] == '6'), 'player'] | general |
คอร์คืออะไรเมื่อแคช L3 คือ 8 mb และความถี่คือ 2.5 ghz | What is the cores when the L3 cache is 8 mb, and the frequency is 2.5 ghz? | df = pd.DataFrame(columns=['cores', 'l3_cache', 'frequency']) | null | df.loc[(df['l3_cache'] == '8 mb') & (df['frequency'] == '2.5 ghz'), 'cores'] | general |
หมายเลขรุ่นที่มีราคาวางจำหน่าย 303 ดอลลาร์ และหมายเลข sSpec sr14q(c0) คืออะไร | What is the model number with a release price of $303, and a sSpec number of sr14q(c0)? | df = pd.DataFrame(columns=['model_number', 'release_price/usd', 'sspec_number']) | null | df.loc[(df['release_price/usd'] == '$303') & (df['sspec_number'] == 'sr14q(c0)'), 'model_number'] | general |
เทอร์โบรุ่นใดมีแคช L2 ขนาด 4 ร— 256 kb วางจำหน่ายเดือนมิถุนายน 2556 และหมายเลขรุ่นของคอร์ i7-4770s? | What turbo has a L2 cache of 4 × 256 kb, a release date of June 2013, and a Model number of core i7-4770s? | df = pd.DataFrame(columns=['turbo', 'model_number', 'l2_cache', 'release_date']) | null | df.loc[(df['l2_cache'] == '4 × 256 kb') & (df['release_date'] == 'June 2013') & (df['model_number'] == 'core i7-4770s'), 'turbo'] | general |
ซ็อกเก็ตคืออะไรเมื่อหมายเลข sSpec เป็นกำลังไฟมาตรฐาน? | What is the socket when the sSpec number is standard power? | df = pd.DataFrame(columns=['socket', 'sspec_number']) | null | df.loc[df['sspec_number'] == 'standard power', 'socket'] | general |
GPU รุ่นใดเมื่อแคช L3 เป็นพลังงานมาตรฐาน? | What is the GPU model when the L3 cache is standard power? | df = pd.DataFrame(columns=['gpu_model', 'l3_cache']) | null | df.loc[df['l3_cache'] == 'standard power', 'gpu_model'] | general |
คอร์ใดมีแคช L2 ที่ใช้พลังงานต่ำ | What cores has an L2 cache of low power? | df = pd.DataFrame(columns=['cores', 'l2_cache']) | null | df.loc[df['l2_cache'] == 'low power', 'cores'] | general |
ตำแหน่ง Discus ในปี 2013 คืออะไร? | What is the position for Discus in 2013? | df = pd.DataFrame(columns=['position', 'event', 'year']) | null | df.loc[(df['event'] == 'discus') & (df['year'] == '2013'), 'position'] | general |
การแข่งขัน World Junior Championships ในปี 2010 มีกิจกรรมอะไรบ้าง? | What event was the competition World Junior Championships in 2010? | df = pd.DataFrame(columns=['event', 'competition', 'year']) | null | df.loc[(df['competition'] == 'world junior championships') & (df['year'] == '2010'), 'event'] | general |
รถยนต์ของมิตซูบิชิปีไหน? | Which year had a vehicle of Mitsubishi? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'vehicle']) | null | df.loc[df['vehicle'] == 'mitsubishi', 'year'] | general |
รถยนต์คลาสใดของ Nissan ในปี 2550 | Which class had a vehicle of Nissan in 2007? | df = pd.DataFrame(columns=['class', 'vehicle', 'year']) | null | df.loc[(df['vehicle'] == 'nissan') & (df['year'] == '2007'), 'class'] | general |
ยานพาหนะคันใดมีระดับรถยนต์ในปีหลังปี 2009 โดยชนะ 0 สเตจและอันดับ 5 | Which vehicle had a class of car in years after 2009 with 0 stages won and position of 5? | df = pd.DataFrame(columns=['vehicle', 'position', 'stages_won', 'class', 'year']) | null | df.loc[(df['class'] == 'car') & (df['year'] > '2009') & (df['stages_won'] == '0') & (df['position'] == '5'), 'vehicle'] | general |
ปีใดมีตำแหน่งที่ 9? | Which year had a position of 9? | df = pd.DataFrame(columns=['year', 'position']) | null | df.loc[df['position'] == '9', 'year'] | general |
ทีมที่มีมาสคอตเสืออยู่จังหวัดไหน? | What county is the team with the mascot of the Tigers in? | df = pd.DataFrame(columns=['county', 'mascot']) | null | df.loc[df['mascot'] == 'Tigers', 'county'] | general |
ทีมที่มีมาสคอตเสืออยู่จังหวัดไหน? | What county is the team with the mascot of the Tigers in? | df = pd.DataFrame(columns=['county', 'mascot']) | null | df.loc[df['mascot'] == 'Tigers', 'county'] | general |
การลงทะเบียนที่ Lanesville คืออะไร? | What is the enrollment at Lanesville? | df = pd.DataFrame(columns=['enrollment', 'school']) | null | df.loc[df['school'] == 'Lanesville', 'enrollment'].mean() | general |
ชั้นเรียน IHSAA สำหรับโรงเรียนใน 10 เทศมณฑลคลาร์กที่มีตัวนำโชคเป็นรูปมัสแตงคืออะไร | What is the IHSAA class for the school in 10 Clark county with mascot of the Mustangs? | df = pd.DataFrame(columns=['ihsaa_class', 'county', 'mascot']) | null | df.loc[(df['mascot'] == 'Mustangs') & (df['county'] == '10 Clark'), 'ihsaa_class'] | general |
มาสคอตของบอร์เดนคืออะไร? | What is the mascot at Borden? | df = pd.DataFrame(columns=['mascot', 'school']) | null | df.loc[df['school'] == 'Borden', 'mascot'] | general |
ตัวนำโชคของโรงเรียนในนิววอชิงตันใน 10 คลาร์กเคาน์ตี้คืออะไร? | What is the mascot of the school in New Washington in 10 Clark county? | df = pd.DataFrame(columns=['mascot', 'county', 'location']) | null | df.loc[(df['location'] == 'New Washington') & (df['county'] == '10 Clark'), 'mascot'] | general |
เจ้าของคนใดมีคำอธิบายของบริษัทเครื่องยนต์ hunslet 0-6-0st? | Which Owner(s) has a Description of hunslet engine company 0-6-0st? | df = pd.DataFrame(columns=['owner_s_', 'description']) | null | df.loc[df['description'] == 'hunslet engine company 0-6-0st', 'owner_s_'] | general |
จำนวนผู้มีสิทธิเลือกตั้ง (2552) สำหรับเขตเลือกตั้งหมายเลข 182 คือเท่าใด | What is the number of electorates (2009) for Constituency number 182? | df = pd.DataFrame(columns=['number_of_electorates__2009_', 'constituency_number']) | null | df.loc[df['constituency_number'] == '182', 'number_of_electorates__2009_'] | general |
เขตเลือกตั้งของปัณฑนาคือหมายเลขใด | What is the Constituency number for Pandhana? | df = pd.DataFrame(columns=['constituency_number', 'name']) | null | df.loc[df['name'] == 'Pandhana', 'constituency_number'] | general |
ชื่อใดมีจำนวนผู้มีสิทธิเลือกตั้ง (2552) มากกว่า 188,799 คน | Which Name has a Number of electorates (2009) greater than 188,799? | df = pd.DataFrame(columns=['name', 'number_of_electorates__2009_']) | null | df.loc[df['number_of_electorates__2009_'] > 188799, 'name'] | general |
หมายเลขเขตเลือกตั้งของ Bikhangaon ที่สงวนไว้สำหรับ (SC / ST /None) ของ st คืออะไร? | What is the Constituency number for Bikhangaon with a Reserved for ( SC / ST /None) of st? | df = pd.DataFrame(columns=['constituency_number', 'reserved_for___sc___st__none_', 'name']) | null | df.loc[(df['name'] == 'Bikhangaon') & (df['reserved_for___sc___st__none_'] == 'st'), 'constituency_number'] | general |
เยอรมนีได้เหรียญเงินมากกว่า 0 เหรียญทองแดงกี่เหรียญ? | How many silver medals for germany with a bronze count more than 0? | df = pd.DataFrame(columns=['silver', 'nation', 'bronze']) | null | df.loc[(df['nation'] == 'germany') & (df['bronze'] > 0), 'silver'].max() | general |
เมื่อรวมเกิน 1 และ 18 เหรียญเงิน ได้กี่เหรียญทอง? | How many gold medals when the total is more than 1 and 18 silver? | df = pd.DataFrame(columns=['gold', 'total', 'silver']) | null | df.loc[(df['total'] > 1) & (df['silver'] == 18), 'gold'].min() | general |
มีเหรียญทองแดงทั้งหมดกี่เหรียญที่มียอดรวมน้อยกว่า 3 เหรียญเงินน้อยกว่า 1 และเหรียญทองมากกว่า 1 | How many bronze medals has a total less than 3 with a silver less than 1 and gold more than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['bronze', 'gold', 'total', 'silver']) | null | df.loc[(df['total'] < 3) & (df['silver'] < 1) & (df['gold'] > 1), 'bronze'].mean() | general |
วันที่ 28 ตุลาคม 2551 จะจัดขึ้นที่ใด? | what is the venue on october 28, 2008? | df = pd.DataFrame(columns=['venue', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'october 28, 2008', 'venue'] | general |
ผลประกอบการวันที่ 10 กันยายน 2551 เป็นอย่างไร? | what is the result on september 10, 2008? | df = pd.DataFrame(columns=['result', 'date']) | null | df.loc[df['date'] == 'september 10, 2008', 'result'] | general |
นักเตะที่ทำได้มากกว่า 0 แอสซิสต์, ตำแหน่งกองหน้า, 19 ประตู และมากกว่า 84 แอปชื่ออะไร? | What is the name of the player with more than 0 assists, a position of forward, 19 goals, and more than 84 apps? | df = pd.DataFrame(columns=['name', 'goals', 'apps', 'assists', 'position']) | null | df.loc[(df['assists'] > 0) & (df['position'] == 'forward') & (df['apps'] > 84) & (df['goals'] == 19), 'name'] | general |
ประตูรวม 12 แอสซิสต์ น้อยกว่า 291 นัดคือเท่าไหร่? | What is the total goals with 12 assists, and less than 291 apps? | df = pd.DataFrame(columns=['goals', 'assists', 'apps']) | null | df.loc[(df['assists'] == 12) & (df['apps'] < 291), 'goals'].sum() | general |
แอพทั้งหมดของ Keith Treacy คือเท่าไร? | What is the total of apps for Keith Treacy? | df = pd.DataFrame(columns=['apps', 'name']) | null | df.loc[df['name'] == 'Keith Treacy', 'apps'].sum() | general |
เอริน โดโนฮิวเป็นคนสัญชาติอะไร | What nationality is Erin Donohue? | df = pd.DataFrame(columns=['nationality', 'name']) | null | df.loc[df['name'] == 'Erin Donohue', 'nationality'] | general |
นักวิ่งจากกินี-บิสเซาวิ่งไปกี่ฮีตด้วยอันดับสูงกว่า 33 | How many heats did Runners from Guinea-Bissau run, with rank higher than 33? | df = pd.DataFrame(columns=['heat', 'nationality', 'rank']) | null | df.loc[(df['nationality'] == 'Guinea-Bissau') & (df['rank'].astype(int) > 33), 'heat'].sum() | general |
รอบแรกจะเป็นเช่นไร เมื่อทีม 1 คือ สตาด ลาวาลัวส์ (d2)? | what is the 1st round when team 1 is stade lavallois (d2)? | df = pd.DataFrame(columns=['team_1']) | null | 1 if (df['team_1'] == 'stade lavallois (d2)').any() else None | general |
รอบแรกคืออะไรเมื่อทีม 2 เป็น usl dunkerque (d2)? | what is the 1st round when team 2 is usl dunkerque (d2)? | df = pd.DataFrame(columns=['team_2']) | null | 1 if (df['team_2'] == 'usl dunkerque (d2)').any() else None | general |
ใครคือทีม 1 ในเมื่อทีม 2 คือ usl dunkerque (d2)? | who is team 1 when team 2 is usl dunkerque (d2)? | df = pd.DataFrame(columns=['team_1', 'team_2']) | null | df.loc[df['team_2'] == 'usl dunkerque (d2)', 'team_1'].tolist() | general |
บ้านเกิดของผู้สมัคร Lenny Veltman คืออะไร? | What is the Hometown of Candidate Lenny Veltman? | df = pd.DataFrame(columns=['hometown', 'candidate']) | null | df.loc[df['candidate'] == 'lenny veltman', 'hometown'].tolist() | general |
ภูมิหลังของผู้สมัครจากเมืองแบร์ริงตัน รัฐอิลลินอยส์คืออะไร | What is the Background of the Candidate from Barrington, Illinois? | df = pd.DataFrame(columns=['background', 'hometown']) | null | df.loc[df['hometown'] == 'barrington, illinois', 'background'].tolist() | general |
ทีมดั้งเดิมของผู้สมัครเจ้าของบริษัทเสื้อผ้าคืออะไร? | What is the Original Team of the Clothing Company Owner Candidate? | df = pd.DataFrame(columns=['original_team', 'background']) | null | df.loc[df['background'] == 'clothing company owner', 'original_team'].tolist() | general |
สถานที่โดยเฉลี่ยเมื่อศิลปินคือ Juliana Pasha & Luiz Ejlli และคะแนนมากกว่า 119 คือเท่าใด | what is the average place when the artist is juliana pasha & luiz ejlli and the points is more than 119? | df = pd.DataFrame(columns=['place', 'artist', 'points']) | null | df.loc[(df['artist'] == 'juliana pasha & luiz ejlli') & (df['points'].astype(int) > 119), 'place'].mean() | general |
เพลงอะไรที่มี 17 คะแนนคะ? | what is the song that has 17 points? | df = pd.DataFrame(columns=['song', 'points']) | null | df.loc[df['points'].astype(int) == 17, 'song'].tolist() | general |
เวลาที่สั้นที่สุดสำหรับ David Neville คือเมื่อเวลาตอบสนองของเขามากกว่า 0.183 | What is the shortest Time for David Neville when his React time was greater than 0.183? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'react', 'athlete']) | null | df.loc[(df['react'].astype(float) > 0.183) & (df['athlete'] == 'david neville'), 'time'].min() | general |
ชื่อเรื่องของผลงานภาพยนตร์ซีรีส์ LT ที่มีวันวางจำหน่ายในปี 1964-02-08 คืออะไร | What is the Title of the LT Series Filmography with a Release date of 1964-02-08? | df = pd.DataFrame(columns=['title', 'series', 'release_date']) | null | df.loc[(df['series'] == 'lt') & (df['release_date'] == '1964-02-08'), 'title'].tolist() | general |
ผลงานซีรีส์ของ Directory Friz Freleng คืออะไร | What is the Series of the Filmography by Directory Friz Freleng? | df = pd.DataFrame(columns=['series', 'director']) | null | df.loc[df['director'] == 'friz freleng', 'series'].tolist() | general |
ผลงานภาพยนตร์ที่กำกับโดย Robert McKimson ในซีรีส์ MM ที่มีหมายเลขการผลิต 1665 จะออกฉายเมื่อใด | What is the Release date of the Filmography directed by Robert McKimson in MM Series with Production Number 1665? | df = pd.DataFrame(columns=['release_date', 'production_number', 'director', 'series']) | null | df.loc[(df['director'] == 'robert mckimson') & (df['series'] == 'mm') & (df['production_number'] == '1665'), 'release_date'].tolist() | general |
ผู้กำกับผลงานภาพยนตร์ The Iceman Ducketh คืออะไร? | What is the Director of the Filmography The Iceman Ducketh? | df = pd.DataFrame(columns=['director', 'title']) | null | df.loc[df['title'] == 'the iceman ducketh', 'director'].tolist() | general |
จำนวนการผลิตผลงานภาพยนตร์ในซีรีส์ MM ที่มีวันวางจำหน่ายคือ 1964-06-27 คือเท่าใด | What is the Production Number of the Filmography in MM Series with a Release date of 1964-06-27? | df = pd.DataFrame(columns=['production_number', 'series', 'release_date']) | null | df.loc[(df['series'] == 'mm') & (df['release_date'] == '1964-06-27'), 'production_number'].tolist() | general |
วันที่ของเกมที่มีสถิติ 46-22 คืออะไร? | What is the Date of the Game with a Record of 46-22? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'record']) | null | df.loc[df['record'] == '46-22', 'date'].tolist() | general |
วันที่ของเกมด้วยคะแนน w 112-107 (ot) คืออะไร? | What is the Date of the Game with a Score of w 112-107 (ot)? | df = pd.DataFrame(columns=['date', 'score']) | null | df.loc[df['score'] == 'w 112-107 (ot)', 'date'].tolist() | general |
นักกีฬา มูนา ลี เวลาต่ำสุดคืออะไร? | What is the athlete muna lee lowest time? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'athlete']) | null | df.loc[df['athlete'] == 'muna lee', 'time'].min() | general |
ผลรวมอันดับของนักกีฬาเคอร์รอน สจ๊วต และเวลาที่น้อยกว่า 11.05 เป็นเท่าใด | What is the sum of rank for the athlete kerron stewart, and a time smaller than 11.05? | df = pd.DataFrame(columns=['rank', 'athlete', 'time']) | null | df.loc[(df['athlete'] == 'kerron stewart') & (df['time'].astype(float) < 11.05), 'rank'].sum() | general |
เวลาสูงสุดสำหรับความร้อนที่น้อยกว่า 1 คืออะไร? | What is a highest time for the heat smaller than 1? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'heat']) | null | df.loc[df['heat'].astype(int) < 1, 'time'].max() | general |
เวลาสูงสุดสำหรับนักกีฬา torri edwards และอันดับมากกว่า 6 คือเวลาใด | What is the highest time for athlete torri edwards, and a rank larger than 6? | df = pd.DataFrame(columns=['time', 'athlete', 'rank']) | null | df[(df['athlete'] == 'torri edwards') & (df['rank'] > 6)]['time'].max() | general |