後ろの値で補完
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([np.nan, 2, np.nan, 4]).bfill().tolist())- A
[nan, 2.0, 2.0, 4.0] - B
[2.0, 2.0, 4.0, 4.0] - C
[2.0, 2.0, 2.0, 4.0] - D
[0.0, 2.0, 0.0, 4.0]
正解と解説を見る
正解：B
bfill() は直後の値で、ffill() は直前の値で埋める。時系列では、データの性質に合う方向を選ぶ。
| 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([np.nan, 2, np.nan, 4]).bfill…` | — |
| 結果 | 実際の出力 | [2.0, 2.0, 4.0, 4.0] |
- A
誤り。それは
ffillの結果（先頭は欠損のまま）。 - B
正しい。欠損を、直後の値で埋める。
- C
誤り。3 番目は直後の 4 で埋まる。
- D
誤り。0 で埋めるのは
fillna(0)。
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