下列选项中，用于删除缺失值的方法是（）。
A: isnull（）
B: delete（）
C: dropna（）
D: fillna（）
A: isnull（）
B: delete（）
C: dropna（）
D: fillna（）
C
举一反三
- 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()
- 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
- 下列选项中，用于删除缺失值的是（）。 A: drop_na() B: deletena() C: dropna() D: delete_na()
- 在数据清洗中，下列哪个方法可以填充缺失值( )。 A: dropna B: duplicated C: replace D: fillna
- 下列选项中，关于dropna（）方法描述正确的是（）。 A: dropna（）方法只会删除值为NaN的数据 B: dropna（）方法不会删除值为None的数据 C: dropna（）方法会删除值为None和NaN的数据 D: dropna（）方法只会检测缺失数据和空值
内容
- 0
对于一个Series或DataFrame对象来说，如下选项中说法错误的是哪一个？ A: isnull()方法可以用来判断缺失值 B: drop()方法可以用来删除缺失行 C: fillna()方法可以用来填充缺失行 D: 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
- 1
对于一个Series或DataFrame对象来说，如下选项中说法错误的是（ ）。 A: drop()方法可以用来删除缺失行 B: fillna()方法可以用来填充缺失行%1. 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 C: isnull()方法可以用来判断缺失值
- 2
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
- 3
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
- 4
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