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.ipynb_checkpoints/main-checkpoint.ipynb
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@ -105,10 +105,10 @@
" ]\n", " ]\n",
" final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n", " final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n",
" final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n", " final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n",
" final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n", " final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
" final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n", " final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n",
" final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'\n", " final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'\n",
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" final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n", " final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n",
" # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n", " # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n",
" return final_scenario_df\n" " return final_scenario_df\n"

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main.ipynb
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@ -105,10 +105,10 @@
" ]\n", " ]\n",
" final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n", " final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)\n",
" final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n", " final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\\\n",
" final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n", " final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100\n",
" final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n", " final_scenario_df['Segment'] = 'Default'\n",
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" final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n", " final_scenario_df.dropna(inplace=True)\n",
" # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n", " # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']\n",
" return final_scenario_df\n" " return final_scenario_df\n"

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main.py
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@ -102,10 +102,10 @@ class Scenario:
] ]
final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols) final_scenario_df = pd.DataFrame(row_list, columns = cols)
final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\ final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME_PCT'] = final_scenario_df['PARTICIPANT_VOLUME']/\
final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100 final_scenario_df['TOTAL_VOLUME'] * 100
final_scenario_df['Segment'] = 'Default' final_scenario_df['Segment'] = 'Default'
final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N' final_scenario_df['SAR_FLAG'] = 'N'
final_scenario_df['Risk'] = 'Low Risk' final_scenario_df['Risk'] = 'Medium Risk'
final_scenario_df.dropna(inplace=True) final_scenario_df.dropna(inplace=True)
# final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE'] # final_scenario_df['RUN_DATE'] = final_scenario_df['END_DATE']
return final_scenario_df return final_scenario_df