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简述Pandas中利用cut方法进行数据离散化的用法。
简述
离散
用法
发布时间:
2024-04-18 17:09:02
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1.
Pandas.cut()的主要作用是将连续的数据离散化* 选项: A:正确 B:错误
2.
pandas.cut()的主要作用是将连续的数据离散化 选项: A:正确 B:错误
3.
Pandas离散化,cut 自动生成了等距的离散区间。选项: A:对 B:错
4.
【判断题】在pandas中,可以使用方法cut进行定频的离散化处理。 选项: A:正确 B:错误
5.
以下关于pandas数据预处理说法正确的是( )。 选项: A:pandas没有做哑变量的函数; B:在不导入其他库的情况下,仅仅使用pandas就可实现聚类分析离散化; C:pandas可以实现所有的数据预处理功能; D:cut函数默认情况下做的是等宽法离散化
6.
以下关于Pandas中连续性数据离散化的描述,正确的是() 选项: A、等距离散化可以使用cut()函数,且设置划分区间个数bins将数据等距划分 B、等距离散化可以使用cut()函数,不用设置参数,默认将数据等距划分 C、等距离散化可以使用qcut()函数,且设置等距区间q将数据等距划分 D、等距离散化可以使用qcut()函数,不用设置参数,默认将数据等距划分
7.
以下关于pandas数据预处理说法正确的是( )。 选项: A:pandas没有做哑变量的函数 B:在不导入其他库的情况下,仅仅使用pandas就可实现聚类分析离散化 C:pandas可以实现所有的数据预处理操作 D:cut 函数默认情况出效以认情况下做的是等宽法离散
8.
【单选题】下列pandas方法串,哪个方法可以进行等宽面元化() 选项: A: cut() B: qcut() C: stack() D: hstack()
9.
简述pandas中iloc、loc的用法和区别。
10.
请简述Pandas中数据合并的常用方法。
11.
以下关于Pandas中连续性数据离散化的描述,正确的是
12.
数据清洗中可利用pandas中的isnull ()方法检测是否存在缺失数据。( )选项: A:对 B:错
13.
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
14.
pandas中哪个方法不能对pandas的数据对象进行合并() 选项: A、groupby B、concat C、merge D、join
15.
Pandas中的( )方法可以根据索引或字段对数据进行分组。
16.
离散化处理是指将数据进行分段,使其变为一段段离散化的区间,一般常见的离散化方法分为非监督和监督两大类,下列方法属于监督的离散方法的是() 选项: A:等宽离散化 B:等频离散化 C:聚类离散化 D:基于熵的区间离散化
17.
单选在Python中可以用pandas库中的map函数来解决数值特征离散化中的什么场景? 选项: A:无序分类变量的离散化 B:无监督连续变量的离散化 C: 有监督连续变量的离散化 D: 有序分类变量的离散化
18.
在数据离散化中,常见的离散化方法有( )选项: A:等宽划分 B:等频划分 C:聚类划分 D:基于熵的离散化 E:基于卡方分箱的方法
19.
在pandas中,使用`DataFrame.groupby{}`方法可以根据某个或某些( )进行数据的( )。
20.
简述Pandas删除空缺值方法dropna中参数thresh的使用方法。
21.
简述数字控制器的离散化设计方法的步骤。
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