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相关试题
- 1.当缺失字段重要性较低且缺失率也较低时，可通过简单填充的方式将数据补全。 正确 错误 选项： A:正确 B:错误
- 2.数据清洗可以包括去除重复数据、填充缺失值和处理异常值等操作。
- 3.当某个指标非常重要又缺失率高，那么需要（ ）。 选项： A:重新取数 B:确定缺失值范围 C:去除不需要的字段 D:填充缺失内容
- 4.数据清洗的常见步骤有。（ ）。选项： A:重复值删除 B:异常值处理 C:无关字段剔除 D:排序和缺失值的填充等
- 5.如果某些指标非常重要但缺失率高，可通过简单填充的方式将数据补全。 （ ）选项： A:对 B:错
- 6.在数据清洗过程中，以下哪个方法可以处理缺失值( ) 选项： A:删除包含缺失值的记录 B:用平均值填充缺失值 C:使用最常见值填充缺失值 D:所有选项都可以
- 7.哪一项不属于数据缺失值处理的方法() 选项：A、以业务知识或经验推测填充缺失值 B、以同一指标的计算结果(均值、中位数、众数等)填充缺失值 C、以不同指标的计算结果填充缺失值 D、数据格式统一
- 8.哪一项不属于数据缺失值处理的方法（）(单选题) 选项： A:以业务知识或经验推测填充缺失值 B:以同一指标的计算结果（均值、中位数、众数等）填充缺失值 C:以不同指标的计算结果填充缺失值 D:数据格式统一
- 9.【单选题】哪一项不属于数据缺失值处理的方法() 选项：A、以业务知识或经验推测填充缺失值B、以同一指标的计算结果(均值、中位数、众数等)填充缺失值C、以不同指标的计算结果填充缺失值D、数据格式统一
- 10.在数据清洗过程中,我们常常需要处理缺失值,下列哪些方法是处理缺失值的常见策略?A、删除含有缺失值的记录B、填充缺失值C、忽略含有缺失值的记录D、以上所有方法都是
- 11.数据清洗中可利用pandas中的dropna ()方法填充缺失值。（ ）选项： A:对 B:错
- 12.数据清洗时，对缺失值进行填充，可以采用以下填充策略（ ） 选项： A、根据情况，用特定值填充缺失值，如：0，“空”等 B、用列的最小值进行填充 C、用列的平均值进行填充 D、用列的最大值进行填充
- 13.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
