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pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )
选项:
A:对
B:错
缺失
删除
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发布时间:
2024-04-18 17:10:07
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1.
pandas.DataFrame.dropna(axis = 0,how = "all")表示所有值均为缺失值才删除该行。( )选项: A:对 B:错
2.
现实获取的数据经常存在缺失值,为了更好的分析,一般会对这些缺失数据进行识别和处理。下列关于pandas.DataFrame.dropna函数说法正确的是( )。 选项: A、pandas.DataFrame.dropna(axis=1, inplace=True):删除带有空值的行 B、pandas.DataFrame.dropna(axis=0, inplace=True):删除带有空值的列 C、pandas.DataFrame.dropna(axis=0, how='any', inplace=True):删除带有空值的行 D、pandas.DataFrame.dropna(axis=1, how='all', inplace=True):删除全部为空值的行
3.
Pandas中,df.dropna(axis=0,thresh=n])表示( ) 选项: A:删除含有空值的行,n表示空值在n以上就删除 B:删除含有空值的行,n表示空值在n以下就删除 C:删除含有空值的行,n表示非空值在n以下就删除 D:删除含有空值的行,n表示非空值在n以上就删除
4.
DF是个数据框,oa.omit(DF)的作用是( ) 选项: A、判断数据框DF中是否有缺失值 B、删除缺失值本身 C、删除缺失值所在的行 D、返回缺失值所在的行号
5.
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
6.
语句dataframe.dropna(thresh=len( )∗0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。(×)
7.
缺失数据一般有三种处理方法:选项: A:置之不理; B:删除缺失数据所在的列; C:删除缺失数据所在的行; D:对缺失数据补全
8.
当缺失数据量大,且已无法挽救时,可以删除缺失值的所在行或列( )选项: A:对 B:错
9.
语句dataframe.dropna(thresh=len()*0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。 选项: A:正确 B:错误
10.
语句dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1) 表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。 ( ) 选项: A:正确 B:错误
11.
(判断题)语句 dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1)表示如果某列的缺失值超过 90%则删除该列。• 选项: A:正确 B:错误
12.
函数drop(labels,axis,inplace)中的参数axis=1表示()。 选项: A、删除整个Dataframe的数据 B、随机删除数据 C、按行删除数据 D、按列删除数据
13.
47.语句dataframe.dropna(thresh=len(df)*0.9,axis=1) 表示如果某列的缺失值超过90%则删除该列。 ( )(0.25分) 选项: A:正确 B:错误
14.
处理缺失值的方法包括忽略或删除含有缺失值的数据( ) 选项: A:对 B:错
15.
dropna方法中参数how取all,表示整个特征全部为缺失值时才会执行删除操作。( ) 选项: A:对 B:错
16.
对于一个具有缺失值的数据集,你应该如何处理?A、删除包含缺失值的行B、手动填写缺失值C、使用均值填充缺失值D、不处理,保留原始数据
17.
缺失值的常见处理方式包括 选项: A、替换缺失值 B、删除缺失值 C、忽略缺失值 D、重组缺失值
18.
缺失值的处理方式有哪几种?选项: A:忽略缺失值; B:删除缺失值; C:缺失值替代; D:缺失值分析
19.
缺失值的处理方式有哪几种? 选项: A、忽略缺失值 B、删除缺失值 C、缺失值替代 D、缺失值分析
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