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
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。