公開日：2019-08-15
最終更新日：2019-08-26
最終更新日：2019-08-26
pd03-0：準備
以下のデータをdataディレクトリに配置したうえで，次のコードを実行しよう．
students.csv：学生の科目別成績（学籍番号id，基礎セミナーの得点SEM，データ構造とアルゴリズムの得点DSA，オブジェクト指向プログラミングの得点OOP）
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1 2 3 4 |
>>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> >>> df = pd.read_csv('data/students.csv', index_col=0) |
pd03-1：欠損値の除外（一つでも欠損値が含まれる行を除外）
dfのうち1科目でも欠損値がある学生を除いて選択しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.dropna()メソッドを使う． |
| 2 | howパラメタを指定する． |
pd03-2：欠損値の除外（すべての値が欠損値である行を除外）
dfのうち3科目とも欠損値がある学生を除いて選択しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.dropna()メソッドを使う． |
| 2 | howパラメタを指定する． |
pd03-3：欠損値の置換（欠損値を
0で置換）dfのうち欠損値は0で埋めて選択しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | DataFrame.fillna()メソッドを使う． |
| 2 | valueパラメタを指定する． |
pd03-4：欠損値の判定
dfのうち欠損値の要素はTrueに，欠損値でない要素はFalseに置き換えて選択しよう．
難易度：★
| ミッション | 説明 |
|---|---|
| 1 | pandas.isna()関数を使う． |