Python3エンジニア認定データ分析試験 模試

以下のコードの出力として正しいものを選べ

import pandas as pd

df_1 = pd.DataFrame({'a': [10, 100], 'b': [10, 20], 'c': [10, 1]})
df_2 = pd.DataFrame({'a': [10, 100], 'b': [10, 20], 'c': [10, 1]})
pd.concat([df_1, df_2], axis=0).reset_index(drop = True)

①

②

③

④

以下のコードを実行した場合の出力として、正しいものを選べ。

import numpy as np

A = np.full((2,2),1)
B = np.zeros((2,2))
np.concatenate([A, B], axis=0)

以下のような、ユーザーごとのサービス利用状況が格納されたデータフレームdfがある。
性別ごとの人数を棒グラフで表示するためのコードとして正しいものを選べ

import matplotlib.pyplot as plt 

df["性別"].value_counts().plot.bar()
plt.show()
①

import matplotlib.pyplot as plt 

df["性別"].plot.bar()
plt.show()
②

import matplotlib.pyplot as plt 

plt.bar(df["性別"].value_counts())
plt.show()
③

import matplotlib.pyplot as plt 

df["性別"].value_counts().bar()
plt.show()
④

set型のデータに関して説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ

以下のコードを実行した場合の出力として正しいものを選べ。

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = A.flatten()
A[1,:]=0
B[-1]

reモジュールについて説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ

datetimeモジュールについて説明している以下の文章のうち、誤っているものを選べ

以下のコードの出力として正しいものを選べ

A = [x for x in range(10)]
B = {x for x in range(20)}

if len(A)==10:
    print("A")
elif len(A)==10&len(B)==20:
    print("A,B")
else:
    print("None")

pandasのデータフレームの上から5行目までを表示させるメソッドとして、正しいものを選べ。

R言語について説明している以下の文章のうち、正しいものを選べ

以下の関数のxに関する微分として正しいものを選べ

$$logx$$

線形回帰について説明している以下の文章のうち正しいものを選べ

以下のようなデータフレームdfがある。このデータフレームのカラム名を変更する際のコードとして正しいものを以下の中から選べ

Pythonについて説明している以下の文章のうち間違っているものを選べ

数値データが格納されたpandasデータフレームに対して、describeメソッドを用いて算出することができない統計量として正しいものを選べ

機械学習を用いたデータ分析について説明している文章のうち、正しいものを選べ

以下のような日付、日経平均株価の始値、終値が格納されたpandasデータフレームdfがある。このデータフレームにその日の株価の増減値（終値-始値）に応じて、ランクを付与するコードの実装として正しいものを選べ

①

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["増減値"] = df["終値"] - df["始値"]
df["ランク"] = df["増減値"].apply(add_rank)

②

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["増減値"] = df["終値"] - df["始値"]
df["ランク"] = df.add_rank(df["増減値"])

③

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["ランク"] = df.apply(add_rank(df["終値"] - df["始値"]))

④

def add_rank(value):
    if value >= 1000:
        return "High"
    elif 0 <= value < 1000:
        return "Normal"
    else:
        return "Low"
    
df["ランク"] = df.apply().add_rank(df["終値"] - df["始値"])

以下のコードを実行した場合の出力として正しいものを選べ。

import numpy as np

A = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
B = A[0,:]
A[0,:]=0
B

データエンジニアの業務について説明している以下の文章のうち、間違っているものを選べ

以下のような日付、日経平均株価の始値、終値が格納されたpandasデータフレームdfがある。このデータフレームにその日の株価の増減値（終値-始値）を算出したカラムを追加するコードとして間違っているものを選べ