欠損の割合
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, np.nan], "b": [1, 2, 3, 4]})
print(df.isna().mean().to_dict(), int(df.isna().any(axis=1).sum()))- A
{'a': 2, 'b': 0} 2 - B
{'a': 0.5, 'b': 0.0} 2 - C
{'a': 0.5, 'b': 0.0} 4 - D
{'a': 0.25, 'b': 0.0} 2
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正解：B
df.isna().mean() で列ごとの欠損の割合を、isna().sum() で件数を調べる。欠損の多い列は、削除や補完の判断材料になる。
| 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, 3, np.nan…` | df = DataFrame（4行×2列） |
| 4 | `print(df.isna().mean().to_dict(), int(df.isna…` | df = DataFrame（4行×2列） |
| 結果 | 実際の出力 | {'a': 0.5, 'b': 0.0} 2 |
- A
誤り。割合ではなく件数の値。
- B
正しい。
isna().mean()は列ごとの欠損の割合、any(axis=1)は、欠損を含む行（2 行）を示す。 - C
誤り。欠損を含む行は 2 行。
- D
誤り。4 件中 2 件が欠損なので 0.5。
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