数値への変換
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.to_numeric(["1", "x"], errors="coerce").tolist())- A
[1, 0] - B
[1.0, nan] - C
ValueErrorが発生する。 - D
[1, 'x']
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正解：B
pd.to_numeric(errors="coerce") は、変換できない値を欠損にする。汚れたデータの数値化で、変換できなかった行を後で確認する。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `print(pd.to_numeric(["1", "x"], errors="coerc…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [1.0, nan] |
- A
誤り。変換できない値は欠損になる。
- B
正しい。変換できない値は、
errors="coerce"で欠損値になる。 - C
誤り。
errors="coerce"を指定している。 - D
誤り。数値への変換が行われる。
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