asfreq
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
s = pd.Series([1, 3], index=pd.to_datetime(["2026-01-01", "2026-01-03"]))
print(s.asfreq("D").tolist())- A
[1, 3] - B
[1.0, nan, 3.0] - C
[1.0, 2.0, 3.0] - D
[1.0, 1.0, 3.0]
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正解：B
asfreq は、間隔を変えるだけで集計はしない。データのない時刻は欠損になる。欠損の補完は、ffill()・interpolate() などで行う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `s = pd.Series([1, 3], index=pd.to_datetime(["…` | s = [1, 3] |
| 3 | `print(s.asfreq("D").tolist())` | s = [1, 3] |
| 結果 | 実際の出力 | [1.0, nan, 3.0] |
- A
誤り。日単位に広がる。
- B
正しい。日単位に広げると、データのない日は欠損になる。
- C
誤り。補間はされない。
- D
誤り。前の値で埋める場合は
method="ffill"。
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