cut による区間分け
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
import pandas as pd
print(pd.cut([1, 5, 9], bins=[0, 3, 6, 10], labels=["L", "M", "H"]).tolist())- A
['L', 'L', 'M'] - B
['M', 'H', 'H'] - C
[0, 1, 2] - D
['L', 'M', 'H']
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正解：D
pd.cut は、境界を指定して数値を区間に分ける（既定で右側が閉じる）。等しい個数で分けるのは qcut。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `print(pd.cut([1, 5, 9], bins=[0, 3, 6, 10], l…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | ['L', 'M', 'H'] |
- A
誤り。5 は (3, 6] に入る。
- B
誤り。1 は最初の区間。
- C
誤り。
labelsを指定している。 - D
正しい。区間は (0, 3]、(3, 6]、(6, 10] で、1 は L、5 は M、9 は H。
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