stack
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.DataFrame({"a": [1], "b": [2]}).stack().index.tolist())- A
[(0, 0), (0, 1)] - B
['a', 'b'] - C
[0, 1] - D
[(0, 'a'), (0, 'b')]
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正解：D
stack は、列を行の内側のレベルへ移す（縦持ちに近い形）。unstack は、逆。melt と似ているが、インデックスを使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `print(pd.DataFrame({"a": [1], "b": [2]}).stac…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [(0, 'a'), (0, 'b')] |
- A
誤り。2 番目のレベルは列名。
- B
誤り。階層インデックスの組になる。
- C
誤り。2 つのレベルがある。
- D
正しい。
stackは、列を行の階層インデックスに変換する（縦持ち）。
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