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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「USA」のデータを抜き出し、昇順にソートしてから、変数 df_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) # Q1 df_USA_asc = ########## print(df_USA_asc) [Q1の選択肢] 1. df(by=”USA”).sort_values […]

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「USA」のデータを抜き出し、降順にソートしてから、変数 df_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) # Q1 df_USA_asc = ########## print(df_USA_asc) [Q1の選択肢] 1. df[“USA”].sort_values() […]

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 を “Counties” 列で昇順にソートし、続いて、”4th” 列にいても照準にソートしてください． import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame np.random.seed(0) columns = [“1st”, “2nd”, “3rd”, “4th”] df = pd.DataFrame() for column in columns: df[column] = np.random.choice(range(1, 11), 9) df[“Countries”] = [“Japan”, “China”, “Japan”, “USA”, “USA”, “Germany”, “Russia”, “China”, “USA”] # Q1 […]

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 を “Counties” 列で昇順にソートし、続いて、”2nd” 列にいても照準にソートしてください． import numpy as np import pandas as pd from pandas import DataFrame np.random.seed(0) columns = [“1st”, “2nd”, “3rd”, “4th”] df = pd.DataFrame() for column in columns: df[column] = np.random.choice(range(1, 11), 9) df[“Countries”] = [“Japan”, “China”, “Japan”, “USA”, “USA”, “Germany”, “Russia”, “China”, “USA”] # Q1 […]

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：変数 df から「Japan」のうち値が 3 以上、「USA」のうち値が 5 以下のデータを抜き出し、DataFrame として出力してください． 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) # Q1 df_JPN_USA = ########### print(df_JPN_USA) [Q1の選択肢] 1. df.loc[df[“Japan”]>=3][df[“USA”]=3][df[“USA”]=3, df[“USA”]=3, […]

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：変数 df から「USA」のうち値が 3 以上、「Russia」のうち値が 5 以下のデータを抜き出し、DataFrame として出力してください． 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) # Q1 df_JPN_USA = ########### print(df_JPN_USA) [Q1の選択肢] 1. df.iloc[df[“USA”]>=3, df[“Russia”]=3, […]

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 ~ 4 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df_1 と df_2 を縦方向に結合し変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df_1 と df_2 を横方向に結合し変数 df_Q2 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 = […]

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 ~ 4 から選び、下記の設問に答えてください． Q1：変数 df_1 と df_2 を縦方向に結合し変数 df_Q1 に代入してください． Q2：変数 df_1 と df_2 を横方向に結合し変数 df_Q2 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 = […]

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_1 と df_2 を横方向に結合し、Key に「X」、「Y」を指定することで MultiIndex にしてください. 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”, […]

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_1 と df_2 を横方向に結合し、Key に「X」、「Y」を指定することで MultiIndex にしてください. 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”, […]