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相关试题
- 1.df.isnull.sum()的作用是 选项： A、统计各列的重复值个数 B、判断数据是否为缺失值 C、统计各行的缺失值个数 D、统计各列的缺失值个数
- 2.在pandas中，能够查看有缺失值的列名的方法是() 选项： A、df.columns[df.isnull().sum()>0] B、df.columns[df.isnull().sum()==0] C、df.columns[df.isnull().sum()=0] D、df.columns[df.isnull().sum()<=0]
- 3.Pandas读入数据文件后定义数据集变量名为”df”，若命令numpy.any(df.isnull())返回值为True，则数据集df中存在缺失值。（ ）选项： A:对 B:错
- 4.若DataFrame对象df存储的数据集中存在不同程度的缺失值NaN，则执行该对象的dropna方法删除这些缺失值时，以下说法正确的是（ ）。选项： A:对象df中的原数据会始终保持不变 B:若参数axis=0,只要某行中存在缺失值，该行数据将被全部删除 C:若参数axis=0且每行都存在缺失值，df将成为一个空的DataFrame对象 D:若参数axis=1且每列都存在缺失值，df将成为一个空的DataFrame对象
- 5.关于pandas正确的是 选项： A:在pandas中查看空值的函数为values() B:在pandas中查看数据维度的函数为shape() C:在pandas中查看各列数据表格式的函数为dtypes() D:在pandas中查看数据表信息的函数为info()
- 6.当要进行数据清洗时，想要知道每列数据的类型和缺失值，应该使用____方法查看数据的信息。
- 7.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
- 8.关于pandas错误的是 选项： A:在pandas中查看数据维度的函数为shape() B:在pandas中查看数据表数值的函数为head() C:在pandas中查看数据维度的函数为dtypes() D:在pandas中查看各列数据表格式的函数为isnull()
- 9.Pandas可以使用 isnull.sum()来简单查看缺失值数量 选项： A:正确 B:错误
- 10.在Pandas的df中，不可以使用describe()函数来获取DataFrame中各列数值型数据的描述统计信息
- 11.交换机收到一个带有VLAN标签的数据帧,但在MAC地址表中查询不到该帧的MAC地址,交换机将() 选项： A、向所有端口广播该数据帧 B、会向属于该数据帧所在VLAN中的除接收端口外的所有端口广播此数据帧 C、会向所有Access端口广播此数据帧 D、会丢弃此数据帧
- 12.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。
- 13.某交换机收到一个带有VLAN标签的数据帧，但发现在其MAC地址表中查询不到该数据帧的MAC地址，则交换机对该数据帧的处理行为是()。 选项： A.交换机会向所有端口广播该数据帧 B.交换机会向属于该数据帧所在VLAN中的所有端口(除接收端口)广播此数据帧 C.交换机会向所有access端口广播此数据帧 D.交换机会丢弃此数据帧
- 14.交换机收到一个带有VLAN标签的数据帧，但是在MAC地址表当中查询不到该数据帧的目的MAC地址，则下列描述中正确的是（）。 选项：A：交换机会向所有端口广播该数据帧 B：交换机会向数据该数据帧所在VLAN中的所有端口（除接收端口）广播此数据帧 C：交换机会向所有access端口广播此数据帧 D：交换机会丢弃此数据帧
- 15.在实际环境下，很多数据集都包含缺失数据，对于缺失数据的处理常用的方法包括以下哪几种？选项： A:缺失作为属性的一个取值; B:利用模型预测缺失值; C:用最少的属性值填充; D:用最大值填充
