未分類 – Page 55 – ICHIGEKI WordPress on KUSANAGI

行間、列間の差を求める

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の各行について 1 つ後の行との差分を求めて変数 diff_df に代入してください． import pandas as pd import numpy as np np.randomseed(0) cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 diff_df = ########## print(diff_df) [Q1の選択肢] 1. df.diff(-1, axis=0) 2. […]

行間、列間の差を求める

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の各行について 1 つ前の行との差分を求めて変数 diff_df に代入してください． import pandas as pd import numpy as np np.randomseed(0) cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 diff_df = ########## print(diff_df) [Q1の選択肢] 1. df.diff(-1, axis=0) 2. […]

グループ化

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df_propery を「Pre」についてグループ化し変数 grouped_Pre に代入してください Q2：変数 mean_df の各列ごとの平均値を求め変数 mean_df に代入してください． Q3：変数 mean_df の「Rent」について降順にソートし変数 asc_df に代入してください． import pandas as pd df_propery = pd.DataFrame([[“Shibuya”, 90000, 6.5, “Tokyo”], [“Umeda”, 65000, 7.0, “Osaka”], [“Kawasaki”, 55000, 7.0, “Kanagawa”], [“Yokohama”, 80000, 6.0, “Kanagawa”], [“Shinjuku”,88000, 8.0, “Tokyo” ], [“Namba”, 47000, 10, “Osaka”]], columns=[“Sta”, “Rent”, “Area”, “Pre”]) # […]

インデックスを Key として結合

下記の設問に対する答えとして相応しものを選択肢から選び、次のコードの空欄（##########）を埋めてください． Q1：以下の行列が得られるように、変数 df_room 、df_owner_age を結合してください． #################### room_num tenant_num owner_name age 0 201 4 Yamakawa 38 2 301 3 Yamakawa 38 1 202 2 Akiyama 88 3 505 6 Mori 62 #################### import pandas as pd df_room = pd.DataFrame([[201, 4, “Yamakawa”], [202, 2, “Akiyama”], [301, 3, “Yamakawa”], [505, 6, “Mori”]], columns=[“room_num”, “tenant_num”, “owner_name”]) df_owner_age = pd.DataFrame([[38], […]

インデックスを Key として結合

一部の行の抽出

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の冒頭の 3 行を変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df の末尾の 3 行を変数 df_Q2 に代入してください． import pandas as pd import numpy as np cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 df_Q1 = ########## […]

一部の行の抽出

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の冒頭の 3 行を変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df の末尾の 3 行を変数 df_Q2 に代入してください． Q3：Q1 の答えと同じ挙動をするメソッドはどれか． Q4：Q2 の答えと同じ挙動をするメソッドはどれか． import pandas as pd import numpy as np cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # […]

計算処理を適用 – numpy との連携

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の各要素の 2 倍を求め変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df の各要素の 2 乗を求め変数 df_Q2 に代入してください． Q3：変数 df の各要素の平方根を求め変数 df_Q3 に代入してください． import pandas as pd import numpy as np np.randomseed(0) cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 df_Q1 […]

計算処理を適用 – numpy との連携

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の各要素の絶対値を求め変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df の各要素を 2 で割ったときの剰余を求め変数 df_Q2 に代入してください． Q3：変数 df の各要素の 3 乗を求め変数 df_Q3 に代入してください． import pandas as pd import numpy as np np.randomseed(0) cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 df_Q1 […]

要約統計量

次のコードで空欄になっている行に入る適切な選択肢を 1 ~ 3 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df の各列の平均値、標準偏差、最大値を求めて変数 de_description に代入してください．． import pandas as pd import numpy as np np.randomseed(0) cols = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) # Q1 df_description = ########## print(df_description) [Q1の選択肢] 1. df.describe(loc[[“mean”, “std”, “max”]]) 2. df.loc().describe[[“mean”, […]