Python 模擬試験

Pythonデータ分析実践 模擬試験 第6回 問14・3章 表形式データの加工（欠損と重複）

欠損のある列を除く

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan], "b": [1, 2]})
print(df.dropna(axis=1).columns.tolist(), int(df.isna().sum().sum()))

1. A

   ['a'] 1

2. B

   ['a', 'b'] 0

3. C

   ['b'] 2

4. D

   ['b'] 1

正解と解説を見る

正解：D

dropna(axis=1) は、欠損を含む列を取り除く。isna().sum().sum() で、欠損の総数が分かる。

順	実行する行	実行後の変数
1	`import pandas as pd`	—
2	`import numpy as np`	—
3	`df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan], "b": [1,…`	df = DataFrame（2行×2列）
4	`print(df.dropna(axis=1).columns.tolist(), int…`	df = DataFrame（2行×2列）
結果	実際の出力	['b'] 1

コードの実行後の df（DataFrame）。

• A

  誤り。a は欠損を含む。

• B

  誤り。欠損がある。

• C

  誤り。欠損は 1 つ。

• D

  正しい。axis=1 で、欠損を含む列（a）を取り除く。欠損は全体で 1 つ。

学習のポイント：列を削除すると、情報を失う。

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