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导入一个名为df 的数据框(DataFrame)后,取出age值大于3的行的指令______
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发布时间:
2024-05-23 19:10:00
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1.
导入一个名为df 的数据框(DataFrame)后,取出age在2,4间的行(不含第2,4行)的指令为_____
2.
导入一个名为df 的数据框(DataFrame)后,删除其缺失值的指令_________
3.
指令df['priority'] = df['priority'].map({'yes': True, 'no': False})可以将一个名为df 的数据框中priority列中的yes, no替换为布尔值True, False 选项: A:正确; B:错误
4.
假设有一个名为"df"的Pandas DataFrame对象,要按照列名"age"进行升序排序,应该使用以下哪个语句? 选项: A: df.sort("age", B: df.sort_values("age", C: df.sort("age", D: df.sort_values("age",
5.
假设有一个名为"df"的Pandas DataFrame对象,要按照列名"age"进行升序排序,应该使用以下哪个语句? 选项: A: df.sort("age", ascending=True) B: df.sort_values("age", ascending=True) C: df.sort("age", ascending=False) D: df.sort_values("age", ascending=False)
6.
查看DataFrame类型数据的后五行,正确的语句是()。 A: df.head(5) B: df.tail(3) C: df.head() D: df.tail()
7.
查看DataFrame类型数据的后五行,正确的语句是 选项: A:df.head(5) B:df.tail(3) C:df.head() D:(A) df.tail()
8.
查看DataFrame类型数据的后五行,正确的语句是()。 选项: A: df.head(5) B: df.tail(3) C: df.head() D: df.tail()
9.
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
10.
已知df为包含若干(大于10)行和列数据的DataFrame对象,那么df[:5]可以查看前5列数据。选项: A:对 B:错
11.
df.loc[df.a==np.max(df.a)]命令的作用是? 选项: A、从dataframe中找到a列最大值对应的行 B、从dataframe中找到a行最大值对应的列 C、从dataframe中找到所有的a D、从dataframe中找到列名是a
12.
数据框DF,下列说法不正确的是( ) 选项: A、DF(,-1)为索引DF的倒数最后一列 B、names(DF)返回的为数据框DF的行名 C、DF[[1]]返回的是数据框DF第一列变量 D、数据框DF元素数据类型只能是数值型
13.
以下语句可以用来选取df中”A”列取值大于0 的行的是【df:dataframe】()。 选项:A、df['A' > 0]B、df[df.A > 0]C、df[df['A'] > 0]D、df[df.’A’> 0]
14.
df是数据框类型对象,提取列名为“city”中包含“Harbin”的行的语句是( )。选项: A:df[df['city'].str.contains('Harbin')] B:df[~df['city'].str.contains('Harbin')] C:df[~df['Harbin'].str.contains('city')] D:其它均正确
15.
假设有一个名为"df"的Pandas DataFrame对象,要将其中的空值(NaN)替换为0,应该使用以下哪个语句? 选项: A: df.replace(0, B: df.dropna() C: df.interpolate() D: df.fillna(0)
16.
如何显示数据框df的基础信息,包括行的数量;列名;每一列值的数量、类型。( )选项: A:df.info(); B:df.describe(); C:df.iloc[:]; D:df.head()
170) B、df[df["年龄"<= 20]& df ["身高">170]] C、df[(df["年龄"] <= 20)&(df["身高"]>170)] D、df[(df["年龄"]<=20) and(df["身高"]>170)]">
17.
变量df是一个DataFrame结构的数据,用条件索引获取年龄小于等于20并且身高大于170的数据: 选项: A、df["年龄"] <= 20 & df ["身高"]>170) B、df[df["年龄"<= 20]& df ["身高">170]] C、df[(df["年龄"] <= 20)&(df["身高"]>170)] D、df[(df["年龄"]<=20) and(df["身高"]>170)]
18.
以下语句可以用来选取df中”A”列取值大于0的行的是【df:dataframe】()* 选项: A、df[df.A>0] B、df['A'>0] C、df[df['A']>0] D、df[df.’A’>0]
19.
df是100行10列的数据框, “df.head(8)”语句的功能是( )。选项: A:查看df全部数据 B:查看df第8行数据 C:查看df前8行数据 D:查看df从第8开始到最后的所有数据
20.
df是100行10列的数据框, “df.head(8)”语句的功能是( )。 选项: A、查看df前8行数据 B、查看df从第8开始到最后的所有数据 C、查看df全部数据 D、查看df第8行数据
21.
如何查看pandas中DataFrame的前5行数据? 选项: A:df.info() B:df.head() C:df.describe() D:df.tail()
22.
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
23.
查看数据框df前5行数据的函数是( )选项: A:df.head() B:df.tail() C:df.describe() D:df.shape()
24.
{ 一个含有NaN数据的数据帧DataFrame: df = pd.DataFrame({'value1':, 'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']}) ()给df的缺失值填充} 选项: A、df = df.fillna(axis=0,subset=[0]) B、df = df.fillna(0,inplace=0) C、df =df.fillna(fillna(0)) D、df = df.fillna(0,inplace = False)
25.
{ 一个含有NaN数据的数据帧DataFrame: df = pd.DataFrame({'value1':, 'value2':['a','b','c','d','e',np.nan,np.nan,'f','g',np.nan,'g']}) ()给df填充前面的值。 } 选项: A、df = df.fillna(df,inplace = False) B、df = df.fillna(inplace=’True’how=’ffill’) C、df = df(method=’ffill’,how=’fillna’) D、df = df.fillna(method=’ffill’,inplace = False)
26.
DataFrame对象中基于位置序号选取第3行第2列数据的方式是( )。 选项: A、df.iloc[2,1] B、df.find(2,1) C、df.loc[2,1] D、df.rloc[1,1]
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