扩展库pandas中DataFrame对象支持使用dropna()方法丢弃带有缺失值的数据行，或者使用fillna()方法对缺失值进行批量替换，也可以使用loc()、iloc()方法直接对符合条件的数据进行替换。
A: 正确
B: 错误
A: 正确
B: 错误
A
举一反三
- 扩展库pandas中DataFrame对象支持使用dropna()方法丢弃带有缺...c()方法直接对符合条件的数据进行替换。
- dataframe对象的哪个方法可以直接对含有缺失值的数据进行删除（） A: dropna B: fillna C: bfill D: ffill
- 以下关于缺失值检测的说法中,正确的是( ) 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
- 关于缺失值检测的说法正确的是() A: pandas中的interpolate模块包含了多种插值方法 B: null和notnull可以对缺失值进行处理 C: dropna方法既可以删除观测值,也可以删除特征 D: fillna用来替换缺失值的值只能是数据框
- 使用扩展库pandas中DataFrame对象的iloc方法访问数据时，可以使用DataFrame的index标签，也可以使用整数序号来指定要访问的行和列。
内容
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使用扩展库pandas中DataFrame结构的fillna()方法填充缺失值时,可以把参数____设置为True实现原地填充而不返回新的DataFrame。
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fillna（）方法处理缺失数据时可以使用Series对象填充，但不可以使用DataFrame对象填充。
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以下关于缺失值检测的说法中,正确的是 A: null和notnull可以对缺失值进行处理 B: dropna方法可以删除含有空值或缺失值的行或列 C: fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D: 3σ原则没有什么严格的要求，可以检测任意一组数据
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如果缺失值在10%以上，可以用查找替换的方法对缺失的数据进行修复。（ ）
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有关处理缺失值，下面说法正确的是？ 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