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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
缺失
填充
可利用
发布时间:
2024-04-18 17:09:02
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1.
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
2.
pandas.DataFrame.dropna(axis = 0)表示删除缺失值所在的行。( )选项: A:对 B:错
3.
在Pandas中,fillna()方法可通过method参数指定缺失值用其上或其下的第一个非缺失值填充。( )选项: A:对 B:错
4.
在数据清洗过程中,以下哪个方法可以处理缺失值( ) 选项: A:删除包含缺失值的记录 B:用平均值填充缺失值 C:使用最常见值填充缺失值 D:所有选项都可以
5.
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
6.
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
7.
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
8.
以下关于缺失值检测的说法中,错误的是( )。 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
9.
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:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法
10.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是() 选项: A:dropna方法既可以删除观测记录,也可以删除特征 B:null和notnull可以对缺失值进行处理 C:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的interpolate模块包含多种插值方法
11.
下列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:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据库 D:pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法
12.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是(B) 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,也可以删除特征 C:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的interpolate模块包含多种插值方法
13.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是( )。 选项: A:dropna方法既可以删除观测记录,也以删除特征 B:null和notnull可以对缺失值进行处理 C:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D:pandas库中的interpolate模块包含多种插值方法
14.
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:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据库 D:pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法
15.
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是()。 选项: A:nul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的值只能是数据框 D:pandas/库中的interpolate模块包含了多种插值方法
16.
在Python中,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:fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据库 D:pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法
17.
在数据清洗过程中,下列哪个方法常用于处理缺失值?(多选)A、删除B、插值C、平均值填充D、中位数填充
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