combine_first
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
print(pd.Series([1, np.nan]).combine_first(pd.Series([9, 8])).tolist())- A
[1.0, 8.0] - B
[9.0, 8.0] - C
[1.0, nan] - D
[1.0, 9.0]
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正解：A
combine_first は、呼び出し側の欠損を、引数の対応する値で補う。優先順位のあるデータソースを統合するのに使う。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `import numpy as np` | — |
| 3 | `print(pd.Series([1, np.nan]).combine_first(pd…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [1.0, 8.0] |
- A
正しい。左の欠損を、右の値で補う。左に値がある位置は、そのまま残る。
- B
誤り。左に値がある位置は残る。
- C
誤り。欠損が補われる。
- D
誤り。位置が対応する値で補われる。
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