fix(doc): remove duplicated documentation in Product_Price_at_a_Given_Date_pandas.md

Author: myoshi2891

SQL/Leetcode/Intermediate Join/1164. Product Price at a Given Date/Claude Sonnet 4.5 Extended/Product_Price_at_a_Given_Date_pandas.md

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-## ⭐ 0) 前提
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-- 環境: **Python 3.10.15 / pandas 2.2.2**
-- 指定シグネチャ厳守
-- IO禁止、print禁止、不要sort禁止
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-## ⭐ 1) 問題
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-- **2019-08-16 時点での全製品の価格を求める**
-    - 初期価格は全製品 10
-    - Products には価格変更履歴が記録
-
-- 入力 DF: `products` (product_id, new_price, change_date)
-- 出力: `product_id, price`
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-## ⭐ 2) 実装（指定シグネチャ厳守）
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-### 🎯 Pandas最適処理順
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-対象日フィルタ
-↓
-groupby + idxmax で最新抽出
-↓
-全製品リスト生成
-↓
-map結合 + fillna(10)
-
-### 💎 最適実装
-
-```python
-import pandas as pd
-
-def price_at_given_date(products: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
-
-    # --- 対象日以前のデータのみ抽出
-    target_date = '2019-08-16'
-    before_target = products[products['change_date'] <= target_date]
-
-    # --- 各製品の最新価格を取得（groupby + idxmax）
-    if not before_target.empty:
-        latest_idx = before_target.groupby('product_id')['change_date'].idxmax()
-        latest_prices = before_target.loc[latest_idx, ['product_id', 'new_price']]
-    else:
-        latest_prices = pd.DataFrame(columns=['product_id', 'new_price'])
-
-    # --- 全製品リストを生成
-    all_products = products[['product_id']].drop_duplicates()
-
-    # --- 軽量結合（map優先）
-    price_mapper = latest_prices.set_index('product_id')['new_price']
-
-    out = pd.DataFrame({
-        'product_id': all_products['product_id'],
-        'price': all_products['product_id'].map(price_mapper).fillna(10).astype(int)
-    })
-
-    return out
-```
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-## ⭐ 3) アルゴリズム説明
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-### 使用API
-
-- **`groupby('product_id')['change_date'].idxmax()`**: 各製品の最新日付の行インデックスを取得
-- **`map()`**: 単一キー結合の最速手段
-- **`fillna(10)`**: デフォルト値設定
-
-### 処理フロー
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-1. **日付フィルタ**: `change_date <= '2019-08-16'`
-2. **最新抽出**: `idxmax()`で各製品の最新変更日
-3. **全製品**: ユニークリスト作成
-4. **結合**: `map()`で高速マッピング
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-## ⭐ 4) 計算量
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-| 処理             | 計算量   | 備考               |
-| ---------------- | -------- | ------------------ |
-| フィルタ         | **O(N)** | ブール索引         |
-| groupby + idxmax | **O(N)** | ハッシュテーブル   |
-| map              | **O(M)** | M = ユニーク製品数 |
-| **合計**         | **O(N)** | N = 全レコード数   |
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-## ⭐ 5) 図解
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-### 📊 処理フロー図
-
-```mermaid
-flowchart TD
-    A[Products DataFrame]
-    B[Filter: change_date <= 2019-08-16]
-    C[GroupBy product_id + idxmax]
-    D[Extract latest prices]
-    E[Get all unique products]
-    F[Map prices]
-    G[Fill missing with 10]
-    H[Output: product_id, price]
-
-    A --> B
-    B --> C
-    C --> D
-    A --> E
-    D --> F
-    E --> F
-    F --> G
-    G --> H
-```
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-## 📝 実行例
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-```python
-# テストデータ
-products = pd.DataFrame({
-    'product_id': [1, 2, 1, 1, 2, 3],
-    'new_price': [20, 50, 30, 35, 65, 20],
-    'change_date': pd.to_datetime([
-        '2019-08-14', '2019-08-14', '2019-08-15',
-        '2019-08-16', '2019-08-17', '2019-08-18'
-    ])
-})
-
-result = price_at_given_date(products)
-print(result)
-```
-
-**出力**:
-
-```
-   product_id  price
-0           1     35
-1           2     50
-2           3     10
-```
-
----
-
 ## 🖥️ VSCodeでの使い方
 
 ### 1️⃣ ファイル保存