欠損の代わりに値を入れる
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.Series([1, 2, 3]).shift(1, fill_value=0).tolist())- A
[nan, 1.0, 2.0] - B
[0, 1, 2] - C
[1, 2, 3] - D
[0, 0, 0]
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正解：B
shift(n, fill_value=値) は、ずらして空いた位置を、指定した値で埋める。欠損を避けつつ、型を保てる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `print(pd.Series([1, 2, 3]).shift(1, fill_valu…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [0, 1, 2] |
- A
誤り。
fill_valueを指定している。 - B
正しい。ずらして空いた先頭を、
fill_valueの値で埋める。整数のまま。 - C
誤り。ずらされる。
- D
誤り。値はずれて入る。
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