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数据清洗中可利用pandas中的isnull ()方法检测是否存在缺失数据。( )
选项:
A:对
B:错
数据
缺失
可利用
发布时间:
2024-04-18 17:16:47
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1.
数据清洗中可利用pandas中的dropna ()方法填充缺失值。( )选项: A:对 B:错
2.
pandas中判断数据是否存在缺失的方法 选项: A、isnone B、isspace C、isempty() D、isnull()
3.
pandas中isnull()和notnull()可以判断是否存在缺失值。
4.
Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。选项: A:对 B:错
5.
Pandas中,检测数据缺失一般使用notnull方法。( )
6.
Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。A、对B、错
7.
在Python中,如何在Pandas DataFrame中查找缺失的数据? 选项: A:使用isnull()方法 B:使用isna()方法 C:使用isnone()方法 D:A和B都是正确答案
8.
Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。
9.
Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。选项: A:正确; B:错误
10.
Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。 选项: A、正确 B、错误
11.
结合( )函数和isnull,notnull函数,可以检测数据中缺失值的分布以及数据中一共含有多少缺失值。 选项: A:mean B:std C:sum D:var
12.
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()
13.
数据清洗包括去重、异常值检测、数据合并、删除缺失值
14.
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
15.
可以利用命令income.isnull().sum()查看数据集income各列的缺失情况。( )选项: A:对 B:错
16.
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]
17.
在数据科学中,几乎都离不开pandas数据分析库,而pandas可以做() 选项: A:数据采集 B:数据清洗(预处理) C:数据可视化 D:以上均是
18.
可以用于删除缺失值或空值的Pandas方法是()。 选项: A、isnull() B、notnull() C、dropna() D、fillna()
19.
Pandas提供了强大的缺失值处理方法,可以方便的进行数据导入、选取、清洗、处理、合并、统计分析等操作。( )
20.
在数据预处理中,对缺失的数据的可以直接删除或者( )进行补充。 选项: A:数据清洗 B:数据插补 C:数据变换 D:随意填充
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