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列の追加

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 に「SL」という新しい列を追加し、データよして new_col を代入してください．

from pandas import Series, DataFrame

index = [“HC”, “YS”, “YG”, “DB”, “CD”, “HT”]
value1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
value2 = [38, 40, 25, 38, 28, 35]

series1 = Series(value1, index=index)
series2 = Series(value2, index=index)

df = pd.DataFrame([series1, series2])
print(df)

new_col = Series([7, 38], index = [0, 1])

# Q1
##########
print(df)

[Q1の選択肢]
1. df = df.append(new_col)
2. df = df.append_col(new_col)
3. df[“SL”] = new_col

列の追加

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 に「SL」という新しい列を追加し、データよして new_col を代入してください．

from pandas import Series, DataFrame

index = [“HC”, “YS”, “YG”, “DB”, “CD”, “HT”]
value1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
value2 = [38, 40, 25, 38, 28, 35]

series1 = Series(value1, index=index)
series2 = Series(value2, index=index)

df = pd.DataFrame([series1, series2])
print(df)

new_col = Series([7, 38], index = [0, 1])

# Q1
##########
print(df)

[Q1の選択肢]
1. df = df.append(SL=new_col)
2. df = df.assign(SL=new_col)
3. df[“SL”].append(new_col)

列の追加

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 に「SL」という新しい列を追加し、データよして new_col を代入してください．

from pandas import Series, DataFrame

index = [“HC”, “YS”, “YG”, “DB”, “CD”, “HT”]
value1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
value2 = [38, 40, 25, 38, 28, 35]

series1 = Series(value1, index=index)
series2 = Series(value2, index=index)

df = pd.DataFrame([series1, series2])
print(df)

new_col = Series([7, 38], index = [0, 1])

# Q1
##########
print(df)

[Q1の選択肢]
1. df = df.append(SL=new_col)
2. df = df.assign(new_col)
3. df = pd.concat([df, series3], axis=1)
3. df = df.concat(series3, axis=1)

インデックス、カラムによるデータの参照 – loc

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：loc[] を用いて、変数 df の 6 行目から 8 行目までの 3 行と “China” 、”Russia” の 2 列を抜き出してください．

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_loc = ##########
print(df_loc)

[Q1の選択肢]
1. df.loc[(6, 9)] [“China”, “Russia”]
2. df.loc[index=range(6, 9), [“China”, “Russia”]]
3. df.loc[range(6, 9), [“China”, “Russia”]]

インデックス、カラムによるデータの参照 – loc

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：loc[] を用いて、変数 df の 6 行目から 8 行目までの 3 行と “China” 、”Russia” の 2 列を抜き出してください．

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_loc = ##########
print(df_loc)

[Q1の選択肢]
1. df.loc[index=range(6, 9), [“China”, “Russia”]]
2. df.loc[range(6, 9), [“China”, “Russia”]]
3. df.loc[(6, 9)] [“China”, “Russia”]

番号によるデータの参照 – iloc

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：iloc[] を用いて、変数 df から下記の DartaFrame を出力してください．
　　 China Russia
　　6 7 4
　　7 8 3
　　8 8 8

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)
# 出力
##############################
# Japan China USA Germany Russia
# 1 6 8 6 3 10
# 2 1 7 10 4 10
# 3 4 9 9 9 1
# 4 4 9 10 2 5
# 5 8 2 5 4 8
# 6 10 7 4 4 4
# 7 4 8 1 4 3
# 8 6 8 4 8 8
# 9 3 9 6 1 3
# 10 5 2 1 2 1
##############################

# Q1
df_iloc = ##########
print(df_iloc)

[Q1の選択肢]
1. df.iloc[[5,8], [1, 4]]
2. df.iloc[range(5, 8), [1, 4]]
3. df.iloc[[6,9], range(1, 4)]
4. df.iloc[6:9, [1, 4]]

番号によるデータの参照 – iloc

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：iloc[] を用いて、変数 df から下記の DartaFrame を出力してください．
　　 China Russia
　　6 7 4
　　7 8 3
　　8 8 8

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_iloc = ##########
print(df_iloc)

[Q1の選択肢]
1. df.iloc[[6,9], [1, 4]]
2. df.iloc[range(6, 9), [1, 4]]
3. df.iloc[[5,8], range(1, 4)]
4. df.iloc[5:8, [1, 4]]

行または列の削除

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”、”Russi” 列を削除し、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)
##############################
# Japan China USA Germany Russia
# 1 6 8 6 3 10
# 2 1 7 10 4 10
# 3 4 9 9 9 1
# 4 4 9 10 2 5
# 5 8 2 5 4 8
# 6 10 7 4 4 4
# 7 4 8 1 4 3
# 8 6 8 4 8 8
# 9 3 9 6 1 3
# 10 5 2 1 2 1
##############################

# Q1
df_drop_even = ##########
print(df_drop_even)

[Q1の選択肢]
1. df.drop(np.arange(1, 10, 2))
2. df.drop(2)
3. df(drop=”even”)

# Q2
df_drop_USA = ##########
print(df_drop_USA)

[Q2の選択肢]
1. df.drop(col=2, axis=1)
2. df.drop([“USA”, “Russia”] )
3. df.drop([“USA”, “Russia], , axis=1)

行または列の削除

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” 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)

# Q1
df_drop_even = ##########
print(df_drop_even)

[Q1の選択肢]
1. df(drop=”even”)
2. df.drop(2)
3. df.drop(np.arange(1, 10, 2))

# Q2
df_drop_USA = ##########
print(df_drop_USA)

[Q2の選択肢]
1. df.drop(col=2, axis=1)
2. df.drop(“USA”, axis=0)
3. df.drop(“USA”, axis=1)

行の追加

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 に新しい行として series3 を代入してください．

import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame

index = [“HC”, “YS”, “YG”, “DB”, “CD”, “HT”]
value1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
value2 = [38, 40, 25, 38, 28, 35]

series1 = Series(value1, index=index)
series2 = Series(value2, index=index)

df = pd.DataFrame([series1, series2])
print(df)

value3 = [10, 20, 30, 40, 50, 60]
series3 = Series(value3, index=index)

# Q1
df = ##########
print(df)

[Q1の選択肢]
1. df = df.append(series3, ignore_index = True)
2. df = df.append(series3, ignore_index)
3. df = df.append(series3, ignore_index = False)