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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
错误
已知
发布时间:
2024-06-13 09:41:06
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1.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[:10]表示访问df中前10列数据
2.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[:10]表示访问df中前10行数据。选项: A:对 B:错
3.
已知df为pandas的DataFrame对象,那么df[df['交易额']>1700]表示访问df中交易额高于1700元的数据。选项: A:对 B:错
4.
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
5.
已知df为pandas的DataFrame对象,下列命令中,哪一个能查看数据的统计信息 选项: A、df.describe() B、df.describe C、df.info() D、df.info
6.
pandas的DataFrame对象df中获取表头信息的方法为( )A.df.columnsB.df.headC.df.indexD.df.headers
7.
pandas的DataFrame对象df中获取表头信息的方法为() A: df.index B: df.columns C: df.index() D: df.columns()
8.
如何查看pandas中DataFrame的前5行数据? 选项: A:df.info() B:df.head() C:df.describe() D:df.tail()
9.
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。
10.
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
11.
Pandas DataFrame对象df的每一列数据属于Series类型。
12.
"df.csv"是一个在当前ipynb文件根目录下的csv表格,该文件具有3列数据,读取过程中为避免将第一行数据读取为dataframe的column名,应采取以下哪种语句读入() 选项: A:df=pandas.read_csv('df.csv') B:df=pandas.read_csv('df.csv',header=None) C:df=pandas.read_csv('df.csv') D:df=pandas.read_excel('df.csv',header=None)
13.
已知df为DataFrame对象,统计Name列中每人员出现的次数,错误的代码是:( ) 选项: A:print(df.value_counts(df'Name'])) B:print(df.value_counts('Name'])) C:print(df'Name'].value_counts()) D:print(df'Name'].value_counts)
14.
DataFrame对象中查看前5行数据的方法是 () 选项: A、df.head(0:5) B、df.head(5) C、df.head(4) D、df.iloc[:4,:]
15.
已知a_df是一个DataFrame对象,则a_df.values返回的对象类型为:选项: A:Series; B:DataFrame; C:Index; D: ndarray
16.
阅读以下代码:Import numpy as np Import pandas as pd Df = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4), columns='a', 'b','c','d']) 下列表示该 DataFrame 的索引操作中,哪个选项是错误的?( ) 选项: A: df'b'] B: df0:2] C: df.loc0:1] D: df.iloc:, 'a':'b']
17.
在Pandas中,如何获取DataFrame的最后一列? 选项: A、df[-1] B、df.iloc[:, -1] C、df.loc[:, 'column_name'] D、df.ix[:, -1]
18.
df是pandas中的DataFrame结构,那么以下命令的作用是 df.head() 选项: A、显示最后面几条数据 B、显示最前面几条数据 C、显示列名 D、显示行名
19.
假设有一个名为"df"的Pandas DataFrame对象,要将其中的空值(NaN)替换为0,应该使用以下哪个语句? 选项: A: df.replace(0, B: df.dropna() C: df.interpolate() D: df.fillna(0)
20.
如何在pandas中创建一个空的DataFrame 选项: A:df2 = pd.DataFrame({}) B:df = pd.DataFrame() C:df = pd.DataFrame(lst) D:s = pd.Series(1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
21.
如何选择Pandas DataFrame中的特定列?( ) 选项: A:df.column('column_name') B:df.select_column('column_name') C:df'column_name'] D:df.get_column('column_name')
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