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- 3.以下关于缺失值的处理描述错误的是（ ）。选项： A:通过dataframe的isnull()方法可直接查询到每一列缺失值的个数 B:通过dataframe的dropna()方法可查删除缺失值 C:通过dataframe的fillna()方法可填充缺失值 D:对于dataframe中具有缺失值的行可以进行删除或填充处理
- 4.在SQL中,聚合函数COUNT(列名)用于( )。 选项： A: 用于统计记录行数 B: 计算属性个数 C: 对一列中的非空值计算个数 D: 对一列中的非空值和空值计算个数
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- 6.缺失值比车基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少:可以将数据列缺失值大于某个问值的列去掉。问值越低:降维方法更为积极:即降维越少。 选项： A:正确 B:错误
- 7.选择题:以下哪个数据清洗技术用于处理缺失值?A、删除B、均值填充C、中位数填充D、插值
- 8.缺失值比率基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少:可以将数据列缺失值大于某个阀值的列去掉。阀值越低:降维方法更为积极:即降维越少。 选项： A:正确 B:错误
- 9.在进行上市公司财务指标可视化分析时，以下哪个方法可以用于处理财务数据中的缺失值（ ）选项： A:删除含有缺失值的行或列 B:使用均值填充缺失值 C:使用中位数填充缺失值 D:使用随机森林模型填充缺失值
- 10.数据清洗时，对缺失值进行填充，可以采用以下填充策略（ ） 选项： A、根据情况，用特定值填充缺失值，如：0，“空”等 B、用列的最小值进行填充 C、用列的平均值进行填充 D、用列的最大值进行填充
- 11.Pandas中使用isnull（ ）.sum（ ）可以统计缺失值。（ ） 选项： A:正确 B:错误
- 12.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。 选项： A、interpolate()使用中位数填充缺失值 B、isnull()判断缺失值 C、fillna()填充缺失值 D、dropna()删除缺失值
- 13.数据清洗主要解决数据缺失、数据重复、数据异常等数据问题,它们分别是由数据中存在缺失值、重复值和（ ）而引起的。 选项： A、错误值 B、异常值 C、正确值 D、相近值
- 14.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（ ）。选项： A:isnull()判断缺失值; B:dropna()删除缺失值; C:fillna()填充缺失值; D:interpolate()使用中位数填充缺失值
- 15.使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是（ ）。选项： A:interpolate()使用中位数填充缺失值; B:isnull()判断缺失值; C:dropna()删除缺失值; D:fillna()填充缺失值
- 16.在SQL中，聚合函数COUNT（列名）用于 选项： A: 计算元组个数 B: 计算属性的个数 C: 计算一列中的非空值个数 D: 计算一列中的非空值和空值个数
- 17.SQL中，聚合函数 COUNT（列名）用于 ] 选项： A:计算元组个数 B:计算属性的个数 C:对一列中的非空值计算个数 D:对一列中非空值和空值计算个数
- 18.SQL中，聚合函数COUNT（列名）用于：（）选项： A:计算元组个数 B:计算属性的个数 C:对一列中的非空值计算个数 D:对一列中非空值和空值计算个数
- 19. SQL中，聚合函数COUNT(列名) 用于（ ） 选项： A: 计算元组个数 B: 计算属性个数 C: 对一列的非空值计算个数 D: 对一列中的非空值和空值计算个数
- 20. 缺失值的定义一般有哪几种 选项： A、 离散缺失值 B、 系统缺失值 C、 连续缺失值 D、 常见缺失值
- 21.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
