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drop_duplicaed()方法可以删除重复值。对错
选项:
A:正确
B:错误
发布时间:
2024-06-19 15:45:46
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1.
Drop_duplicated()方法可以删除重复值。 选项: A:正确 B:错误
2.
Drop_duplicated()方法可以删除重复值。 选项: A:正确 B:错误
3.
drop_duplicated()方法可以删除重复值
4.
drop_duplicated()方法可以删除重复值
5.
Drop_duplicated()⽅法可以删除重复值。 选项: A:正确 B:错误
6.
有关处理缺失值,下面说法正确的是?选项: A:通过dropna方法可以判断DataFrame中是否有缺失值; B:fillna用来删除缺失值; C:duplicated方法可以删除多余的重复项; D:在侦查缺失值中,通过isnull和notnull方法,可以返回布尔值的对象
7.
DataFrame的duplicates方法可以用来删除重复数据。( ) 选项: A:正确 B:错误
8.
下面哪些是数据清洗的方法( )。 选项: A、消除重复记录 B、删除错误值 C、填充缺失值 D、修改错误值
9.
计算字段是可以删除的「判断题】对错 选项: A:正确 B:错误
10.
扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来删除重复的数据。 选项: A:正确 B:错误
11.
扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来删除重复的数据。选项: A:正确; B:错误
12.
对缺失数据进行处理的方法有( )。选项: A:删除个案; B:删除缺失值; C:插补法; D:格式规范; E:去重复值
13.
DataFrame的duplicated方法是用来删除重复数据。( ) 选项: A:正确 B:错误
14.
若DataFrame对象df中存在重复数据,以下说法正确的是( )。 A: 执行df. drop_duplicates()语句,将真正删除df中原有的重复数据 B: 使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据 C: 使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据 D: 使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据
15.
若DataFrame对象df中存在重复数据,以下说法不正确的是: 选项: A、执行df. drop_duplicates()语句,将真正删除df中原有的重复数据 B、 使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据 C、 使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据 D、 使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据
16.
如果要修改属性的默认值,可以在构造方法中使用参数设置。对错 选项:A、正确B、错误
17.
数据清洗主要是删除原始数据集中的无关数据、处理缺失值、重复值、异常值等工作。 选项:A、错误 B、正确
18.
若DataFrame对象df中存在重复数据,执行该对象的drop_duplicates方法,则以下说法不正确的是( )。选项: A:可以将df中所有的重复数据真正删除 B:只能删除df中行完全重复的所有数据 C:可以删除df中指定列完全重复的所有数据 D:删除重复数据后,行索引保持不变
19.
在Python环境中,已经创建了具有重复数据的若DataFrame对象df,则以下说法正确的是( )。 A: 执行df. drop_duplicates()语句,将真正删除df中原有的重复数据 B: 使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据 C: 使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据 D: 使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据
20.
使用get()方法访问字典时能设置默认值。对错 选项: A:正确 B:错误
21.
以下关于缺失值检测的说法中,错误的是( )。 选项: A:null 和notnull可以对缺失值进行处理 B:dropna方法既可以删除观测记录,亦可以删除特征 C:fllna 方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的 internolate模块包含了多种插值方法
22.
下列方法可以实现删除数组中的重复的元素
23.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是(B) 选项: A:null和notnull可以对缺失值进行处理 B:dropna方法既可以删除观测记录,也可以删除特征 C:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的interpolate模块包含多种插值方法
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