Python 模擬試験

Pythonデータ分析 模擬試験 第3回 問23・4章2節 pandas（欠損値の処理）

列ごとの fillna

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({"a": [1, np.nan], "b": [np.nan, 2]})
print(df.fillna({"a": 0, "b": 9}).values.tolist())

1. A

   [[1.0, 0.0], [0.0, 2.0]]

2. B

   [[1.0, 9.0], [0.0, 2.0]]

3. C

   [[1.0, 9.0], [9.0, 2.0]]

4. D

   [[0.0, 9.0], [0.0, 9.0]]

正解と解説を見る

正解：B

fillna に辞書を渡すと、列ごとに異なる値で欠損を埋められる。

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": [np…`	df = DataFrame（2行×2列）
4	`print(df.fillna({"a": 0, "b": 9}).values.toli…`	df = DataFrame（2行×2列）
結果	実際の出力	[[1.0, 9.0], [0.0, 2.0]]

コードの実行後の df（DataFrame）。

• A

  誤り。b の欠損は 9 で埋まる。

• B

  正しい。列ごとに埋める値を、辞書で指定できる。

• C

  誤り。a の欠損は 0 で埋まる。

• D

  誤り。欠損でない値は残る。

学習のポイント：列の平均や中央値で埋めるときは、df.fillna(df.mean()) のように書ける。

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