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()
A: head()
B: .empty()
C: mean()
D: isnull()
D
举一反三
内容
- 0
数据清洗时,处理缺失值的方法包括
- 1
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
- 2
对于空值理解错误的是（）。 A: 表示未知、不确定 B: 字符型数据对应的空值是空字符串 C: 没有两个空值是相等的 D: 可以通过关键字ISNULL或NOTISNULL来判断空值
- 3
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()
- 4
isnull方法可以查看是否有缺失值