chore(i18n,learn): processed translations (#44851)
This commit is contained in:
camperbot
GitHub
@@ -0,0 +1,47 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14d
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title: データ分析の例 A
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challengeType: 11
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videoId: nVAaxZ34khk
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bilibiliIds:
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aid: 590571151
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bvid: BV1sq4y1f7gr
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cid: 409002372
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dashedName: data-analysis-example-a
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---
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# --description--
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*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/FreeCodeCamp-Pandas-Real-Life-Example)
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- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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データフレームの形状からわかることは何ですか？
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## --answers--
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メモリに読み込んだデータフレームのギガバイト単位のサイズ。
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データフレームの行と列の数。
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読み込み前のソースデータの行数。
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読み込み前のソースデータの列数。
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## --video-solution--
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2
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@@ -0,0 +1,43 @@
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14e
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title: データ分析の例 B
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challengeType: 11
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videoId: 0kJz0q0pvgQ
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bilibiliIds:
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aid: 505593432
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bvid: BV1kg411c7M6
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cid: 409003530
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dashedName: data-analysis-example-b
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---
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# --description--
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*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/FreeCodeCamp-Pandas-Real-Life-Example)
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||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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`loc` メソッドでできることは何ですか？
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## --answers--
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整数の位置を示す引数を指定して行と列のサブセットを取得する。
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---
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ラベルの引数を指定して行と列のグループにアクセスする。
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---
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与えられた整数引数に基づいて、最初の `n` 行を返す。
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## --video-solution--
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2
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@@ -0,0 +1,47 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c160
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title: データクリーニングと可視化
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challengeType: 11
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videoId: mHjxzFS5_Z0
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bilibiliIds:
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aid: 933107558
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bvid: BV1KM4y137Ny
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cid: 409019632
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dashedName: data-cleaning-and-visualizations
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---
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# --description--
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*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
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||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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Matplotlib のグローバル API を使用している場合、次の数字の順序は何を意味しますか？
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```py
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plt.subplot(1, 2, 1)
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```
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## --answers--
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図には 1 列、2 行があり、最初の (左の) プロットで図を描き始める。
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---
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最初の (左の) プロットで図を描き始め、図は 2 行、1 列となる。
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---
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図には 1 行、2 列があり、最初の (左の) プロットで図を描き始める。
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## --video-solution--
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3
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@@ -0,0 +1,43 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15f
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||||
title: データクリーニングの重複
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challengeType: 11
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videoId: kj7QqjXhH6A
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bilibiliIds:
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aid: 675611672
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bvid: BV1VU4y1A7tu
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cid: 409019368
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||||
dashedName: data-cleaning-duplicates
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---
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# --description--
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||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
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||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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Python のメソッドである `.duplicated()` は、DataFrame の Series をブール値で返します。 戻り値が `True` となる行は次のうちどれですか？
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## --answers--
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重複が含まれていて、行の値にその値の最初の出現が含まれている行。
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---
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重複が含まれていて、行の値がその値の 2 回目以上の出現になっている行。
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---
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重複が含まれていて、行の値に最初または 2 回目の出現が含まれている行。
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## --video-solution--
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2
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@@ -0,0 +1,62 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15d
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||||
title: データクリーニングの概要
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challengeType: 11
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videoId: ovYNhnltVxY
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bilibiliIds:
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aid: 250574398
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bvid: BV1Pv411A7GN
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cid: 409018611
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||||
dashedName: data-cleaning-introduction
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---
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# --description--
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||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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その他のリソース:
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||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
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||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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# --question--
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## --text--
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||||
次のコードは何を表示しますか？
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```py
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import pandas as pd
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import numpy as np
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||||
s = pd.Series(['a', 3, np.nan, 1, np.nan])
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||||
print(s.notnull().sum())
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```
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## --answers--
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||||
3
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||||
---
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||||
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||||
<pre>0 True
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||||
1 True
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||||
2 False
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||||
3 True
|
||||
4 False
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||||
dtype: bool</pre>
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||||
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||||
---
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||||
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||||
<pre>0 False
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||||
1 False
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||||
2 True
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||||
3 False
|
||||
4 True
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||||
dtype: bool</pre>
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||||
## --video-solution--
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1
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@@ -0,0 +1,74 @@
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---
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id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15e
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||||
title: DataFrame によるデータクリーニング
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challengeType: 11
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videoId: sTMN_pdI6S0
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bilibiliIds:
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aid: 505597026
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||||
bvid: BV1Yg411c7bx
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||||
cid: 409018948
|
||||
dashedName: data-cleaning-with-dataframes
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||||
---
|
||||
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||||
# --description--
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||||
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||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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||||
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||||
その他のリソース:
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||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/data-cleaning-rmotr-freecodecamp)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
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||||
# --question--
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||||
## --text--
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||||
次のコードは何を表示しますか？
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```py
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||||
import pandas as pd
|
||||
import numpy as np
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||||
|
||||
s = pd.Series([np.nan, 1, 2, np.nan, 3])
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||||
s = s.fillna(method='ffill')
|
||||
|
||||
print(s)
|
||||
```
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||||
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||||
## --answers--
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||||
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<pre>
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||||
0 1.0
|
||||
1 1.0
|
||||
2 2.0
|
||||
3 3.0
|
||||
4 3.0
|
||||
dtype: float64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
0 NaN
|
||||
1 1.0
|
||||
2 2.0
|
||||
3 2.0
|
||||
4 3.0
|
||||
dtype: float64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
0 NaN
|
||||
1 1.0
|
||||
2 2.0
|
||||
3 NaN
|
||||
4 3.0
|
||||
dtype: float64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
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||||
@@ -0,0 +1,43 @@
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||||
---
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||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14f
|
||||
title: Jupyter Notebook の使い方紹介
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||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: h8caJq2Bb9w
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||||
bilibiliIds:
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||||
aid: 293035919
|
||||
bvid: BV1Hf4y1n7qr
|
||||
cid: 409002965
|
||||
dashedName: how-to-use-jupyter-notebooks-intro
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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||||
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||||
その他のリソース:
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||||
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||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-interactive-jupyterlab-tutorial)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
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||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
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||||
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||||
Jupyter Notebook のセルで**使用できない**ものは何ですか？
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||||
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||||
## --answers--
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||||
|
||||
マークダウン
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---
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||||
|
||||
Python コード
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||||
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||||
---
|
||||
|
||||
Excel シート
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||||
## --video-solution--
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||||
|
||||
3
|
||||
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||||
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
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||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c14c
|
||||
title: データ分析入門
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: VJrP2FUzKP0
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 378034466
|
||||
bvid: BV19f4y1c7nu
|
||||
cid: 409001487
|
||||
dashedName: introduction-to-data-analysis
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
\- [スライド](https://docs.google.com/presentation/d/1cUIt8b2ySz-85_ykfeuuWsurccwTAuFPn782pZBzFsU/edit?usp=sharing)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のうち、**データ分析の一部ではない**ことはどれですか？
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||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
統計モデルとデータ可視化を構築すること。
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
分析にとって望ましい結論を選ぶこと。
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
不正な値を修正し、無効なデータを削除すること。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
データを適切なデータ構造に変換すること。
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
@@ -0,0 +1,42 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c150
|
||||
title: Jupyter Notebook のセル
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: 5PPegAs9aLA
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 420510493
|
||||
bvid: BV19341117Hq
|
||||
cid: 409003280
|
||||
dashedName: jupyter-notebooks-cells
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-interactive-jupyterlab-tutorial)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
Jupyter Notebook のセルの 3 つの主要なタイプは何ですか？
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||||
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||||
## --answers--
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||||
|
||||
コード、マークダウン、Python
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
コード、マークダウン、生データ
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
マークダウン、Python、生データ
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
@@ -0,0 +1,51 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c151
|
||||
title: Jupyter Notebook のデータのインポートとエクスポート
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: k1msxD3JIxE
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 975540688
|
||||
bvid: BV1n44y1b7Gi
|
||||
cid: 409006337
|
||||
dashedName: jupyter-notebooks-importing-and-exporting-data
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-interactive-jupyterlab-tutorial)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
Jupyter Notebook ではどのようなデータをインポートして作業できますか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
Excel ファイル
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
CSV ファイル
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||||
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||||
---
|
||||
|
||||
XML ファイル
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
API からのデータ
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
上記のすべて
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
5
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c157
|
||||
title: Numpy の代数とサイズ
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: XAT97YLOKD8
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 250621433
|
||||
bvid: BV1hv41137uM
|
||||
cid: 409013128
|
||||
dashedName: numpy-algebra-and-size
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
Python の標準ライブラリと Numpy ライブラリとの間で、メモリ内のオブジェクト (リストやデータ型など) のサイズの関係はどうなっていますか？ そのことを踏まえるとパフォーマンスにどのような影響が生じますか？
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||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。標準的な Python オブジェクトと NumPy オブジェクトの演算はほぼ同じ時間で実行される。
|
||||
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||||
---
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||||
|
||||
NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
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||||
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||||
---
|
||||
|
||||
NumPy オブジェクトは、標準的な Python オブジェクトよりもはるかに少ないメモリしか使用しない。標準的な Python オブジェクトに対する演算は、同等の NumPy オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
標準的な Python オブジェクトは、NumPy オブジェクトよりも多くのメモリを消費する。NumPy オブジェクトに対する演算は、同等の標準的な Python オブジェクトに対する演算と比べて非常に高速に実行される。
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
4
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,63 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c154
|
||||
title: Numpy の配列
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: VDYVFHBL1AM
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 890607366
|
||||
bvid: BV1zP4y1h7FR
|
||||
cid: 409011400
|
||||
dashedName: numpy-arrays
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
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||||
|
||||
## --text--
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||||
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||||
次のコードは何を表示しますか？
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||||
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||||
```py
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||||
A = np.array([
|
||||
['a', 'b', 'c'],
|
||||
['d', 'e', 'f'],
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||||
['g', 'h', 'i']
|
||||
])
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||||
|
||||
print(A[:, :2])
|
||||
```
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||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```py
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||||
[['a' 'b']]
|
||||
```
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
```py
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||||
[['b' 'c']
|
||||
['e' 'f']
|
||||
['h' 'i']]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```py
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||||
[['a' 'b']
|
||||
['d' 'e']
|
||||
['g' 'h']]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,61 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c156
|
||||
title: Numpy のブール配列
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: N1ttsMmcVMM
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 208091324
|
||||
bvid: BV1Qh411p7V8
|
||||
cid: 409012711
|
||||
dashedName: numpy-boolean-arrays
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のコードは何を表示しますか？
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||||
|
||||
```py
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||||
a = np.arange(5)
|
||||
|
||||
print(a <= 3)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[False, False, False, False, True]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[5]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[0, 1, 2, 3]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[True, True, True, True, False]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
4
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c152
|
||||
title: Numpy 入門 A
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: P-JjV6GBCmk
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 718079611
|
||||
bvid: BV18Q4y1k7om
|
||||
cid: 409007080
|
||||
dashedName: numpy-introduction-a
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
なぜ Numpy は重要でありながら人気のない Python ライブラリなのでしょうか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
Numpy で直接作業する機会があまりないから。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
非常に遅いから。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
Numpy で作業することは難しいから。
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
1
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c153
|
||||
title: Numpy 入門 B
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: YIqgrNLAZkA
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 250503382
|
||||
bvid: BV1kv411w7vB
|
||||
cid: 409010193
|
||||
dashedName: numpy-introduction-b
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
通常の Python では、整数 `5` はどれくらいのメモリを消費しますか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
32 ビット
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
20 バイト
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
16 バイト
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
8 ビット
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,54 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c155
|
||||
title: Numpy の演算
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: eqSVcJbaPdk
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 378057123
|
||||
bvid: BV13f4y1w7od
|
||||
cid: 409012507
|
||||
dashedName: numpy-operations
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-numpy)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のコードを実行した後、`a` の値は何になりますか？
|
||||
|
||||
```py
|
||||
a = np.arange(5)
|
||||
a + 20
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[20, 21, 22, 24, 24]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[0, 1, 2, 3, 4]
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
[25, 26, 27, 28, 29]
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,77 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15b
|
||||
title: Pandas の条件付き選択とデータフレームの変更
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: BFlH0fN5xRQ
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 505598518
|
||||
bvid: BV1vg411c72y
|
||||
cid: 409113534
|
||||
dashedName: pandas-conditional-selection-and-modifying-dataframes
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のコードは何を表示しますか？
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
certificates_earned = pd.DataFrame({
|
||||
'Certificates': [8, 2, 5, 6],
|
||||
'Time (in months)': [16, 5, 9, 12]
|
||||
})
|
||||
names = ['Tom', 'Kris', 'Ahmad', 'Beau']
|
||||
|
||||
certificates_earned.index = names
|
||||
longest_streak = pd.Series([13, 11, 9, 7], index=names)
|
||||
certificates_earned['Longest streak'] = longest_streak
|
||||
|
||||
print(certificates_earned)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Tom 13
|
||||
Kris 11
|
||||
Ahmad 9
|
||||
Beau 7
|
||||
Name: Longest streak, dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Certificates Time (in months) Longest streak
|
||||
Tom 8 16 13
|
||||
Kris 2 5 11
|
||||
Ahmad 5 9 9
|
||||
Beau 6 12 7
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Certificates Longest streak
|
||||
Tom 8 13
|
||||
Kris 2 11
|
||||
Ahmad 5 9
|
||||
Beau 6 7
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,62 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15c
|
||||
title: Pandas での列の作成
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: _sSo2XZoB3E
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 975568901
|
||||
bvid: BV1b44y1b7Cg
|
||||
cid: 409018052
|
||||
dashedName: pandas-creating-columns
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のような `certificates_earned` DataFrame に "Certificates per month" (月ごとの証明書) 列を追加するコードはどのようになりますか？
|
||||
|
||||
<pre> Certificates Time (in months) Certificates per month
|
||||
Tom 8 16 0.50
|
||||
Kris 2 5 0.40
|
||||
Ahmad 5 9 0.56
|
||||
Beau 6 12 0.50</pre>
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```py
|
||||
certificates_earned['Certificates'] /
|
||||
certificates_earned['Time (in months)']
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```py
|
||||
certificates_earned['Certificates per month'] = round(
|
||||
certificates_earned['Certificates'] /
|
||||
certificates_earned['Time (in months)']
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```py
|
||||
certificates_earned['Certificates per month'] = round(
|
||||
certificates_earned['Certificates'] /
|
||||
certificates_earned['Time (in months)'], 2
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,70 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c15a
|
||||
title: Pandas のデータフレーム (DataFrame)
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: 7SgFBYXaiH0
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 890503235
|
||||
bvid: BV1TP4y1h7qq
|
||||
cid: 409014039
|
||||
dashedName: pandas-dataframes
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のコードは何を表示しますか？
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
certificates_earned = pd.DataFrame({
|
||||
'Certificates': [8, 2, 5, 6],
|
||||
'Time (in months)': [16, 5, 9, 12]
|
||||
})
|
||||
|
||||
certificates_earned.index = ['Tom', 'Kris', 'Ahmad', 'Beau']
|
||||
|
||||
print(certificates_earned.iloc[2])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Tom 16
|
||||
Kris 5
|
||||
Ahmad 9
|
||||
Beau 12
|
||||
Name: Time (in months), dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Certificates 6
|
||||
Time (in months) 12
|
||||
Name: Beau, dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Certificates 5
|
||||
Time (in months) 9
|
||||
Name: Ahmad, dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,69 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c159
|
||||
title: Pandas でのインデックス作成と条件付き選択
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: '-ZOrgV_aA9A'
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 720604139
|
||||
bvid: BV1FQ4y1k7tC
|
||||
cid: 409013650
|
||||
dashedName: pandas-indexing-and-conditional-selection
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次のコードは何を表示しますか？
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
certificates_earned = pd.Series(
|
||||
[8, 2, 5, 6],
|
||||
index=['Tom', 'Kris', 'Ahmad', 'Beau']
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(certificates_earned[certificates_earned > 5])
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Tom True
|
||||
Kris False
|
||||
Ahmad False
|
||||
Beau True
|
||||
dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Tom 8
|
||||
Ahmad 5
|
||||
Beau 6
|
||||
dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Tom 8
|
||||
Beau 6
|
||||
dtype: int64
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,72 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c158
|
||||
title: Pandas 入門
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: 0xACW-8cZU0
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 975510116
|
||||
bvid: BV1u44y1b7fD
|
||||
cid: 409013433
|
||||
dashedName: pandas-introduction
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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||||
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||||
その他のリソース:
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||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/freecodecamp-intro-to-pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
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||||
次のコードは何を表示しますか？
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||||
```py
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||||
import pandas as pd
|
||||
|
||||
certificates_earned = pd.Series(
|
||||
[8, 2, 5, 6],
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||||
index=['Tom', 'Kris', 'Ahmad', 'Beau']
|
||||
)
|
||||
|
||||
print(certificates_earned)
|
||||
```
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||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```
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||||
Tom 8
|
||||
Kris 2
|
||||
Ahmad 5
|
||||
Beau 6
|
||||
dtype: int64
|
||||
```
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||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```
|
||||
Kris 2
|
||||
Ahmad 5
|
||||
Beau 6
|
||||
Tom 8
|
||||
dtype: int64
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```
|
||||
Tom 8
|
||||
Kris 2
|
||||
Ahmad 5
|
||||
Beau 6
|
||||
Name: certificates_earned dtype: int64
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
1
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c164
|
||||
title: HTMLの解析とデータの保存
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: bJaqnTWQmb0
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 335522976
|
||||
bvid: BV1RA411F7vi
|
||||
cid: 409023170
|
||||
dashedName: parsing-html-and-saving-data
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/krishnatray/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
HTML ドキュメントの解析やテーブルの抽出に使用できる `.read_html()` メソッドが含まれている Python ライブラリは何ですか？
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||||
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||||
## --answers--
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||||
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||||
BeautifierSoupy
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||||
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---
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||||
|
||||
WebReader
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
HTTP-master
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
Pandas
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
4
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c166
|
||||
title: Python の関数とコレクション
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: NzpU17ZVlUw
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 675544435
|
||||
bvid: BV1pU4y1N7JC
|
||||
cid: 409023833
|
||||
dashedName: python-functions-and-collections
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-python-under-10-minutes)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
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||||
|
||||
Python のリストとタプルの主な違いは何ですか？
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||||
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||||
## --answers--
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||||
|
||||
タプルはイミュータブル (変更不可) である。
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||||
---
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||||
|
||||
リストは順序付けられている。
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||||
|
||||
---
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||||
|
||||
タプルは順序付けられていない。
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||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
1
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,47 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c165
|
||||
title: Python 入門
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: PrQV9JkLhb4
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 805597530
|
||||
bvid: BV1634y1S7gD
|
||||
cid: 409023550
|
||||
dashedName: python-introduction
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
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||||
|
||||
その他のリソース:
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||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-python-under-10-minutes)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
Python の関数の本体でコードブロックを定義するにはどうすればよいですか？
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||||
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||||
## --answers--
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||||
|
||||
新しいコードブロックごとに、それぞれの両端で中括弧を使用する。
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
インデントを使用する (通常は右揃えの 4 つのスペース)。
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||||
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||||
---
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||||
|
||||
コードブロックを明記しない。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
中括弧やインデントを使用してコードブロックを明記することができる。
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,60 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c167
|
||||
title: Python の繰り返し処理とモジュール
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: XzosGWLafrY
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 633068913
|
||||
bvid: BV1db4y127M4
|
||||
cid: 409024056
|
||||
dashedName: python-iteration-and-modules
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/ine-rmotr-curriculum/ds-content-python-under-10-minutes)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
`user` という名前の辞書のキーと値を繰り返し処理して表示するにはどうすればよいですか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```python
|
||||
for key in user.items():
|
||||
print(key)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
for key, value in user.all():
|
||||
print(key, value)
|
||||
print(value)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
for key, value in user.items():
|
||||
print(key, value)
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
for key, value in user
|
||||
print(key, value)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,59 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c162
|
||||
title: CSV や TXT のデータの読み取り
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: ViGEv0zOzUk
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 505575354
|
||||
bvid: BV1tg411c7GH
|
||||
cid: 409020451
|
||||
dashedName: reading-data-csv-and-txt
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/krishnatray/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
Pandas モジュールを使用して CSV ファイル `data.csv` をインポートし、DataFrame に格納するにはどうすればよいですか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import pandas as pd
|
||||
df = pd.csv("data.csv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import pandas as pd
|
||||
df = pd.read_csv("data.csv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import pandas as pd
|
||||
pd.read_csv("data.csv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
```python
|
||||
import pandas as pd
|
||||
df = pd.csv_reader("data.csv")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,43 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c163
|
||||
title: データベースからのデータの読み取り
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: MtgXS1MofRw
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 890546354
|
||||
bvid: BV1JP4y1h7gk
|
||||
cid: 409020851
|
||||
dashedName: reading-data-from-databases
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/krishnatray/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
`Cursor` インスタンスにはどのようなメソッドがあり、何を実行できますか？
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
`Cursor` インスタンスには、SQL クエリを実行するための `.run()` メソッドがある。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
`Cursor` インスタンスには、レコードを選択するための `.select()` メソッドがある。
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
`Cursor` インスタンスには、データベースに対して実行する SQL パラメーターを受け取る `.execute()` メソッドがある。
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
3
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,76 @@
|
||||
---
|
||||
id: 5e9a093a74c4063ca6f7c161
|
||||
title: データの読み取り入門
|
||||
challengeType: 11
|
||||
videoId: cDnt02BcHng
|
||||
bilibiliIds:
|
||||
aid: 548023524
|
||||
bvid: BV1Nq4y1K7iV
|
||||
cid: 409020187
|
||||
dashedName: reading-data-introduction
|
||||
---
|
||||
|
||||
# --description--
|
||||
|
||||
*動画で説明しているように、notebooks.ai を使用する代わりに Google Colab を使用することができます。*
|
||||
|
||||
その他のリソース:
|
||||
|
||||
- [GitHub のノート](https://github.com/krishnatray/RDP-Reading-Data-with-Python-and-Pandas)
|
||||
- [Google Colab を使用して GitHub からノートを開く方法](https://colab.research.google.com/github/googlecolab/colabtools/blob/master/notebooks/colab-github-demo.ipynb)
|
||||
|
||||
# --question--
|
||||
|
||||
## --text--
|
||||
|
||||
次の内容を含む `certificates.csv` という名前のファイルが与えられます。
|
||||
|
||||
<pre>
|
||||
Name$Certificates$Time (in months)
|
||||
Tom$8$16
|
||||
Kris$2$5
|
||||
Ahmad$5$9
|
||||
Beau$6$12
|
||||
</pre>
|
||||
|
||||
次のコードで、不足している引数部分の空欄を埋めてください。
|
||||
|
||||
```py
|
||||
import csv
|
||||
|
||||
with open(__A__, 'r') as fp:
|
||||
reader = csv.reader(fp, delimiter=__B__)
|
||||
next(reader)
|
||||
for index, values in enumerate(reader):
|
||||
name, certs_num, months_num = values
|
||||
print(f"{name} earned {__C__} certificates in {months_num} months")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## --answers--
|
||||
|
||||
A: `'certificates.csv'`
|
||||
|
||||
B: `'-'`
|
||||
|
||||
C: `values`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
A: `'certificates.csv'`
|
||||
|
||||
B: `'$'`
|
||||
|
||||
C: `certs_num`
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
A: `'certificates'`
|
||||
|
||||
B: `'$'`
|
||||
|
||||
C: `certs_num`
|
||||
|
||||
## --video-solution--
|
||||
|
||||
2
|
||||
|
||||
Reference in New Issue
Block a user