pandas中查看数据框中是否存在缺失值的方法是( )
A: info
B: describe
C: isnull
D: 以上都可以
A: info
B: describe
C: isnull
D: 以上都可以
D
举一反三
- isnull方法可以查看是否有缺失值
- 在Pandas 中如果要查看某一列数据的值（去除重复后的值），那么可以使用以下哪种方法（） A: null（） B: isunique（） C: unique（） D: isnull（）
- Pandas中常见的数据清洗操作有空值和缺失值的处理，判断空值的函数有（ ）。 A: head() B: .empty() C: mean() D: isnull()
- Pandas提供了isnull()和notnull()函数来检测缺失值。
- 查看DataFrame中前三行数据的方法为 A: head(3) B: tail(3) C: info(3) D: describe(3)
内容
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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
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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
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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
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下列选项中,可以用于删除缺失值或空值的方法是(). A: isnull() B: notnull() C: dropna() D: fillna()
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下列方法中，不能检测缺失值的是（）。 A: not() B: isna() C: isnull() D: notna()