neulab/odex huggingface dataset:
# base64で符号化された文字列`s`ををデコードする
def f_33506(s):
	return base64.b64decode(s).decode()

import base64

def check(candidate):
    assert candidate(b'R2Vla3NGb3JHZWVrcw==') == 'GeeksForGeeks'
# 配列データ`x`,`y`の散布図を表示する
def f_24190(x, y):
	return plt.scatter(x, y)

import matplotlib.pyplot as plt

def extract_data_from_plot(plot):
    x_plot, y_plot = plot.get_offsets().data.T
    return x_plot, y_plot
    
def check(candidate):
    x, y = [0, 1, 2], [0, 1, 2]
    plot = candidate(x, y)
    x_plot, y_plot = extract_data_from_plot(plot)
    assert y_plot.tolist(), float(y).tolist()
    assert x_plot.tolist(), float(x).tolist()

    x, y = [10.3, 11.12, 133.44], [4.9, 2.48, 3.67]
    plot = candidate(x, y)
    x_plot, y_plot = extract_data_from_plot(plot)
    assert y_plot.tolist(), float(y).tolist()
    assert x_plot.tolist(), float(x).tolist()
# HTMLファイル`html`内の順序なしリストをpythonのリストとして取り込む
def f_40646(html):
	
	soup = bs4.BeautifulSoup(html, 'lxml')
	unorder_list = soup.find_all('ul')
	new_list = []
	for ul_tag in unorder_list:
	    for li in ul_tag.find_all('li'):
	        new_list.append(li.text)

	return new_list

import bs4
import urllib
import ssl
    
def check(candidate):
    ctx = ssl.create_default_context()
    ctx.check_hostname = False
    ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE
    url = 'https://en.wikipedia.org/wiki/Blue_Moon_of_Josephine'
    html = urllib.request.urlopen(url, context=ctx).read()
    assert 'List of diamonds' in candidate(html)
# データフレーム`df`内の列`col_label`が重複している行を抽出する（pandas)
def f_41775(df, col_label):
	return df[df.duplicated(subset=col_label)]

import pandas as pd
import numpy as np

def check(candidate):
    df1 = pd.DataFrame(data={'CRcode':['Gk125', 'GK126'], 'client name & address':['Jhone', 'Mike']})
    assert candidate(df1, "CRcode").to_dict() == {'CRcode': {}, 'client name & address': {}}

    df2 = pd.DataFrame(data={'CRcode':['598', '2598', '341', '796'], 'client name & address':['random', 'random2', 'random3', 'random4']})
    assert candidate(df2, "client name & address").to_dict() == {'CRcode': {}, 'client name & address': {}}
# データフレーム`df`の列`col_1`と`col_2`についてクロス集計を行った結果を積み上げグラフにする
def f_33034(df, col_1, col_2):
	return pandas.crosstab(df[col_1], df[col_2]).plot(kind='bar',stacked=True)

import pandas

def check(candidate):
    d = {'col_1':[1, 2], 'col_2':[3, 5]}
    df = pandas.DataFrame(data = d)
    x = candidate(df, 'col_1', 'col_2')
    assert str(type(x)).split("'")[1] == 'matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot'
# リスト`li`から検索する値`v`に一致する要素のインデックスをすべて取得して表示する
def f_23246(li, v):
	ans = []
	for index, value in enumerate(li):
	    if value == v:
	        ans.append(index)
	return ans

def check(candidate):
    assert candidate([1,2,3,3,3,4,5], 3) == [2, 3, 4]
# リスト`li`から検索する値`v`に一致する要素のインデックスをすべて取得して表示する
def f_23246(li, v):
	ans = [ i for i, value in enumerate(li) if value == v]
	return ans

def check(candidate):
    assert candidate([1,2,3,3,3,4,5], 3) == [2, 3, 4]
# 辞書型オブジェクト`d`内の存在しない可能性があるキー`k`を削除する
def f_30088(d, k):
	return d.pop(k, None) 

def check(candidate):
    d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    assert candidate(d, "a") == 1

    d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    assert candidate(d, "b") == 2

    d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    assert candidate(d, "c") == 3

    d = {"a": 1, "b": 2, "c": 3}
    assert candidate(d, "d") == None
# データフレーム`df`内の列`col_label`が重複している行を削除する（pandas)
def f_41700(df, col_label):
	return df.drop_duplicates(subset=col_label)

import pandas as pd

def check(candidate):
    d1 = {'A': [1, 1, 1, 2], 'B': [2, 2, 2, 3], 'C': [3, 3, 4, 5], 'D' : [1, 2, 3, 3]}
    source_df = pd.DataFrame(d1)

    d2 = {'A': [1, 1, 1], 'B': [2, 2, 2], 'C': [3, 3, 4], 'D' : [1, 2, 3]}
    res = pd.DataFrame(d2)
    
    assert candidate(source_df, ['D']).equals(res)
# 今日から一ヶ月前の日付を取得する
def f_30824():
	today = datetime.date.today()
	previous_month = today - dateutil.relativedelta.relativedelta(months=1)
	return previous_month

import datetime
import dateutil

def check(candidate):
    assert candidate() == datetime.date.today() - dateutil.relativedelta.relativedelta(months=1)
# 文字列`str`から空白と改行を取り除く
def f_42011(str):
	return str.strip()

def check(candidate):
    assert candidate("  hello  ") == "hello"

    assert candidate("  hello world !  ") == "hello world !"

    assert candidate("hello") == "hello"

    assert candidate("") == ""
# 信号データ`data`をサンプリング周波数`fs`で周波数解析しスペクトログラムを表示する
def f_23218(data, fs):
	
	f, t, Sxx = signal.spectrogram(data, fs)
	plot = plt.pcolormesh(t, f, Sxx)

	return plot

from scipy import signal
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def check(candidate):
    data = np.array([1, 4, 6])
    assert str(type(candidate(data, 1.0))).split(' ')[1] == "'matplotlib.collections.QuadMesh'>"
# Shift_JISで符号化された文字列`sjis_str`をデコードする
def f_39255(sjis_str):
	return sjis_str.decode('shift-jis')

def check(candidate):
    sjis_str = b'Wall'
    assert candidate(sjis_str) == 'Wall'
# データフレーム`df`の列`col`を文字列型に変更する
def f_41519(df, col):
	df[col] = df[col].astype(str)
	return df

import pandas as pd

def check(candidate):
    data = [1, 4, 5]
    df = pd.DataFrame(data, columns=['Vals'])
    candidate(df, 'Vals')
    assert str(type(df['Vals'][0])) == "<class 'str'>"