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()
A: isnull()
B: notnull()
C: dropna()
D: fillna()
C
举一反三
- 下列选项中，用于删除缺失值的方法是（）。 A: isnull（） B: delete（） 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
- 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
- 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
- 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
内容
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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
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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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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
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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
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下列选项中，描述不正确的有（ ）。 A: 异常值一定要删除 B: drop_duplicated()方法可以删除重复值 C: 在箱形图中超出上界和下界的值称为异常值 D: dropna ()用于删除缺失值或空值