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【判断】删除缺失值所在的行使用的是 dropna(axis=1) :
缺失
删除
行使
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。( )
2.
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
3.
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
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.
使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。选项: A:isnull()判断缺失值; B:dropna()删除缺失值; C:fillna()填充缺失值; D:interpolate()使用中位数填充缺失值
6.
(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
7.
使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。 选项: A、isnull()判断缺失值 B、dropna()删除缺失值 C、fillna()填充缺失值 D、interpolate()使用中位数填充缺失值
8.
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
9.
DF是个数据框,oa.omit(DF)的作用是( ) 选项: A、判断数据框DF中是否有缺失值 B、删除缺失值本身 C、删除缺失值所在的行 D、返回缺失值所在的行号
10.
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
11.
Pandas中,df.dropna(axis=0,thresh=n])表示( ) 选项: A:删除含有空值的行,n表示空值在n以上就删除 B:删除含有空值的行,n表示空值在n以下就删除 C:删除含有空值的行,n表示非空值在n以下就删除 D:删除含有空值的行,n表示非空值在n以上就删除
12.
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
13.
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
14.
题目:下列选项中,用于删除缺失值或空值的方法是( )。 选项: A: isnull() B: dropna() C: notnull() D: fillna()
15.
下列选项中,可以用于删除缺失值或空值的方法是( ).选项: A:isnull(); B:notnull(); C:dropna(); D:fillna()
16.
关于缺失值检测的说法正确的是() A: pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法 B: null和notnull可以对缺失值进行处理 C: dropna方法既可以删除观测值,也可以删除特征 D: fillna用来替换缺失值的值只能是数据框
17.
下列选项中,可以用于删除缺失值或空值的方法是( )。(2.2分) 选项: A: isnull( B: notnull( C: dropna( D: fillna(
18.
关于缺失值检测的说法正确的是()A.pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法B.null和notnull可以对缺失值进行处理C.dropna方法既可以删除观测值,也可以删除特征D.fillna用来替换缺失值的值只能是数据框
19.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是 选项: A、null和notnull可以对缺失值进行处理 B、dropna方法可以删除含有空值或缺失值的行或列 C、fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D、3σ原则没有什么严格的要求,可以检测任意一组数据
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