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pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )
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发布时间:
2024-04-18 17:17:45
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1.
pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )选项: A:对 B:错
2.
现实获取的数据经常存在缺失值,为了更好的分析,一般会对这些缺失数据进行识别和处理。下列关于pandas.DataFrame.dropna函数说法正确的是( )。 选项: A、pandas.DataFrame.dropna(axis=1, inplace=True):删除带有空值的行 B、pandas.DataFrame.dropna(axis=0, inplace=True):删除带有空值的列 C、pandas.DataFrame.dropna(axis=0, how='any', inplace=True):删除带有空值的行 D、pandas.DataFrame.dropna(axis=1, how='all', inplace=True):删除全部为空值的行
3.
【判断】删除缺失值所在的行使用的是 dropna(axis=1) :
4.
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。(×)
5.
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
6.
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
7.
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
8.
缺失数据一般有三种处理方法:选项: A:置之不理; B:删除缺失数据所在的列; C:删除缺失数据所在的行; D:对缺失数据补全
9.
在针对西尼罗河病毒预测过程中数据预处理用到了处理缺失值的手段。若数据集中仅存在少量的缺失值,则处理缺失值的一般方法有:( )。选项: A:删除缺失值所在的整列 B:删除缺失值所在的整行 C:使用中位数插补 D:使用众数插补
10.
语句stu.drop(thresh = 8)中的参数thresh表示删除缺失值等于8的行。 选项: A:正确 B:错误
11.
进行数据处理时,如果一行或一列中绝大部分数据缺失,那么该行或列应该如何处理。( )选项: A:将缺失值替换 B:忽略缺失值,不影响分析结果 C:重新获取数据 D:删除缺失值所在的行或列
12.
下列对于缺失值的处理方式中,不正确的是:()。 选项: A、忽略缺失值 B、删除缺失值所在行 C、利用回归模型填充 D、利用EM模型填充
13.
删除缺失值和填补缺失值是处理缺失值的常用方法。
14.
以下关于缺失值的处理描述错误的是( )。选项: A:通过dataframe的isnull()方法可直接查询到每一列缺失值的个数 B:通过dataframe的dropna()方法可查删除缺失值 C:通过dataframe的fillna()方法可填充缺失值 D:对于dataframe中具有缺失值的行可以进行删除或填充处理
15.
缺失值的常见处理方式包括 选项: A、替换缺失值 B、删除缺失值 C、忽略缺失值 D、重组缺失值
16.
下面不属于缺失值处理方法的是( )。 选项: A、缺失值分析 B、删除缺失值 C、缺失值替代 D、缺失值估计
17.
在Pandas中,通过dropna方法可以删除具有缺失值的行。( )选项: A:对 B:错
18.
缺失值的常见处理方式包括A.替换缺失值B.删除缺失值C.忽略缺失值D.重组缺失值
19.
处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。
20.
处理缺失值的常用方法有删除含有缺失值的个案和用可能值插补缺失值。
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