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drop_duplicated()方法可以删除重复值
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重复
发布时间:
2024-06-19 15:45:46
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相关试题
1.
drop_duplicated()方法可以删除重复值
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。 选项: A:正确 B:错误
4.
Drop_duplicated()⽅法可以删除重复值。 选项: A:正确 B:错误
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.
若DataFrame对象df中存在重复数据,以下说法正确的是( )。 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
8.
在Excel数据分析中,以下对于重复值处理的说法正确的是( ) 选项: A、”删除重复值”功能位于【数据】选项卡的“数据工具”命令组中 B、条件格式中的重复值选项,只能标记当前所选区域中,值相同的单元格 C、【数据】选项卡中的”删除重复值”功能,可以指定删除一列或多列相同的数据 D、数据中包含学号和姓名两列数据,要求标记学号和姓名同时相同的数据,可以选中两列,单击条件格式中的“重复值”选项。
9.
DataFrame的duplicates方法可以用来删除重复数据。( ) 选项: A:正确 B:错误
10.
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( )。 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
11.
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
12.
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
13.
a.remove(i)方法可以删除列表中的所有i值。
14.
在「哲学系学期成绩」工作表中,使用Excel数据工具删除该表中「学号」值重复的所有记录。不要删除任何其他记录。操作方法是。选项: A:选中表格—开始--删除重复项--勾选保留学号; B:选中表格--数据--删除重复项--勾选保留学号; C:选中表格—插入--删除重复项--勾选保留学号; D:选中表格—公式--删除重复项--勾选保留学号
15.
扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来删除重复的数据。
16.
下列关于缺失值检测的说法,正确的是( )。 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、fillna方法中用来替换缺失值只能是数据框 D、pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法
17.
扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来删除重复的数据
18.
扩展库pandas中DataFrame对象的drop_duplicates()方法可以用来删除重复的数据。( )
19.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是( )。 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
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