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若df是pandas中的DataFrame对象,使用df.dropna(axis = 1)可以删除缺失值所在的列。
选项:
A:正确
B:错误
缺失
发布时间:
2024-04-18 17:17:45
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相关试题
1.
pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )
2.
pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )选项: A:对 B:错
3.
语句 dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过90%,则删除该列。
4.
(判断题)语句 dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过 90%则删除该列。• 选项: A:正确 B:错误
5.
47.语句dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1) 表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。 ( )(0.25分) 选项: A:正确 B:错误
6.
【pandas】关于DataFrame数据对象的添加和删除操作,以下哪些是正确的描述( )。 选项: A、DataFrame对象不能直接添加新的列数据 B、DataFrame中数据元素的值不能修改 C、可以设置axis的值删除DataFrame指定行或列的数据 D、DataFrame对象不能直接添加新的行数据
7.
语句dataframe.dropna(thresh=len()*0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。 选项: A:正确 B:错误
8.
【判断】删除缺失值所在的行使用的是 dropna(axis=1) :
9.
在Pandas中,如何删除DataFrame中的列?( ) 选项: A:df.drop('column_name', axis=1) B:df.drop(column='column_name') C:df.remove(column='column_name') D:df.delete_column('column_name')
10.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[:10]表示访问df中前10列数据。选项: A:正确; B:错误
11.
关于DataFrame数据对象的添加和删除操作,_______是正确的描述。选项: A:DataFrame对象不能直接添加新的列数据; B:DataFrame对象不能直接添加新的行数据; C:可以设置axis的值删除DataFrame指定行或列的数据; D:DataFrame中数据元素的值不能修改
12.
关于DataFrame数据对象的添加和删除操作,_______是正确的描述。选项: A:DataFrame对象不能直接添加新的列数据; B:可以设置axis的值删除DataFrame指定行或列的数据; C:DataFrame对象不能直接添加新的行数据; D:DataFrame中数据元素的值不能修改
13.
名为df的DataFrame求每一列的均值,可以使用: 选项: A、df.mean() B、df.mean(axis=1) C、df.mean(axis=0) D、df.average(axis=0)
14.
【单选题】设df是一个DataFrame对象,下列选项中,哪个可以用于筛选包含缺失值的行() 选项: A: df np.any(df.isna(), axis=1) ] B: df df.columnsnp.any(df.isna(),axis=0)] ] C: np.sum(df.isna()) D: dfdf.isna()]
15.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[df['姓名'].isin(['张三','李四'])]表示访问df中“姓名”列的值为“张三”或“李四”的数据。选项: A:正确; B:错误
16.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[:10]表示访问df中前10列数据。 选项: A、正确 B、错误
17.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[df['交易额'].between(800,850)]表示访问df中“交易额”列的值介于800和850之间的数据。选项: A:正确; B:错误
18.
Pandas模块中DataFrame对象使用duplicated()方法可以删除数据中的重复项。( ) 选项: A:正确 B:错误
19.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df.describe()可以返回所有列的数值数量、最小值、最大值、标准差、平均值等信息。
20.
若DataFrame对象df中存在重复数据,以下说法正确的是( )。选项: A:执行df. drop_duplicates()语句,将真正删除df中原有的重复数据 B:使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据 C:使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据 D:使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据
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