na_values
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 io
df = pd.read_csv(io.StringIO("a,b\n1,-\n2,5\n"), na_values=["-"])
print(int(df["b"].isna().sum()), df["b"].dtype)- A
0 object - B
1 float64 - C
1 int64 - D
2 float64
正解と解説を見る
正解：B
read_csv の na_values で、欠損値として扱う文字列を追加できる。欠損値を含む整数の列は、浮動小数点数になる。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `import io` | — |
| 3 | `df = pd.read_csv(io.StringIO("a,b\n1,-\n2,5\n…` | df = DataFrame（2行×2列） |
| 4 | `print(int(df["b"].isna().sum()), df["b"].dtyp…` | df = DataFrame（2行×2列） |
| 結果 | 実際の出力 | 1 float64 |
- A
誤り。
na_valuesで-が欠損値になる。 - B
正しい。
-が欠損値として扱われ、列は浮動小数点数になる。 - C
誤り。欠損値があると整数のままではいられず、浮動小数点数になる。
- D
誤り。欠損値は 1 つ。
このサイトの問題は、各試験の公式に示された出題範囲に沿って作ったオリジナルの模擬問題です。本試験の問題ではありません。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会の公式サービスではありません。