行ごとの合計
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
df = pd.DataFrame({"a": [1, 3], "b": [2, 4]})
print(df.apply(lambda r: r.sum(), axis=1).tolist(), df.sum(axis=1).tolist())- A
[4, 6] [4, 6] - B
[3, 7] [3, 7] - C
[3, 7] [4, 6] - D
[10] [10]
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正解：B
DataFrame.apply(関数, axis=1) は、行ごとに関数を適用する。単純な集計は、組み込みのメソッド（sum(axis=1)）の方が速い。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `import pandas as pd` | — |
| 2 | `df = pd.DataFrame({"a": [1, 3], "b": [2, 4]})` | df = DataFrame（2行×2列） |
| 3 | `print(df.apply(lambda r: r.sum(), axis=1).tol…` | df = DataFrame（2行×2列） |
| 結果 | 実際の出力 | [3, 7] [3, 7] |
- A
誤り。それは列ごとの合計（
axis=0）。 - B
正しい。
axis=1で、行ごとに処理する。applyと組み込みのsumは同じ結果。 - C
誤り。どちらも行ごと。
- D
誤り。全体の合計ではない。
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