dropna
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
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan, 3], "b": [4, 5, np.nan]})
print(df.dropna().shape)- A
(3, 2) - B
(1, 2) - C
(2, 2) - D
(0, 2)
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正解：B
dropna() は既定で、欠損値を含む行を取り除く。axis=1 で列を、how="all" ですべてが欠損の行だけを取り除く。
| 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, 3], "b": …` | df = DataFrame（3行×2列） |
| 4 | `print(df.dropna().shape)` | df = DataFrame（3行×2列） |
| 結果 | 実際の出力 | (1, 2) |
- A
誤り。欠損のある行は取り除かれる。
- B
正しい。欠損値を含む行を取り除く。
aかbに欠損があるのは 2 行目と 3 行目。 - C
誤り。欠損を含む行は 2 行ある。
- D
誤り。1 行目は欠損を含まない。
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