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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：「PRE」を Key として変数 df_1、df_2 を外部結合し変数 OUTER に代入してください． import numpy as np import pandas as pd dict_1 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, “Osaka”, “Nagoya”, “Fukuoka”, “Sapporo”], “POP_RANK” : [ 1, 3, 4, 9, 8]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1) dict_2 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, […]

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：「PRE」を Key として変数 df_1、df_2 を外部結合し変数 OUTER に代入してください． import numpy as np import pandas as pd dict_1 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, “Osaka”, “Nagoya”, “Fukuoka”, “Sapporo”], “POP_RANK” : [ 1, 3, 4, 9, 8]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1) dict_2 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, […]

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_room の 「owner_name」、df_owner の「name」を Key として、それぞれの DataFrame を内部結合し、df_client に代入してください． 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 = pd.DataFrame([[38, “Yamakawa”], [22, “Nakamura”], [62, “Mori”], [88, “Akiyama”]], columns=[“age”, “name”]) # Q1 df_client = ########## print(df_client) [Q1の選択肢] […]

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：以下の行列が得られるように、変数 df_room 、df_owner を結合してください． #################### room_num tenant_num owner_name age 0 201 4 Yamakawa 38 1 301 3 Yamakawa 38 2 202 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”, […]

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 を結合してください． #################### room_num tenant_num owner_name age 0 201 4 Yamakawa 38 1 301 3 Yamakawa 38 2 202 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 = pd.DataFrame([[38, […]

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 より、「X」ラベルの「Japan」列のデータを DataFrame 型で変数 X_Japan に代入してください import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame def make_df(idx, cols, seed): np.random.seed(seed) df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 51), len(idx)) df.index = idx return df cols_1 = [“Japan”, “China”, “USA”] cols_2 = [“Japan”, “China”, […]

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 より、「Y」ラベルの「China」列のデータを DataFrame 型で変数 Y_China に代入してください import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame def make_df(idx, cols, seed): np.random.seed(seed) df = pd.DataFrame() for col in cols: df[col] = np.random.choice(range(1, 51), len(idx)) df.index = idx return df cols_1 = [“Japan”, “China”, “USA”] cols_2 = [“Japan”, “China”, […]

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：「PRE」を Key として変数 df_1、df_2 を内部結合し変数 INNER に代入してください． import numpy as np import pandas as pd dict_1 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, “Osaka”, “Nagoya”, “Fukuoka”, “Sapporo”], “POP_RANK” : [ 1, 3, 4, 9, 8]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1) dict_2 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, […]

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：「PRE」を Key として変数 df_1、df_2 を内部結合し変数 INNER に代入してください． import numpy as np import pandas as pd dict_1 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, “Osaka”, “Nagoya”, “Fukuoka”, “Sapporo”], “POP_RANK” : [ 1, 3, 4, 9, 8]} df_1 = pd.DataFrame(dict_1) dict_2 = {“PRE” : [“Tokyo”, “Osaka”, “Aichi”, “Fukuoka”, “Hokkaido”], “PRE_CAPI” : [“Shinjuku”, […]

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 からインデックス番号が偶数の行だけ抜き出し変数 df_drop_even に代入してください． Q2：変数 df から “USA” 、”Russia” 列を削除したデータフレームを変数 df_drop_USA に代入してください． import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame np.random.seed(0) columns = [“Japan”, “China”, “USA”, “Germany”, “Russia”] df = pd.DataFrame() for column in columns: df[column] = np.random.choice(range(1, 11), 10) df.index = range(1, 11) print(df) […]