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
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
举一反三
- 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
- 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
- fillna（）方法处理缺失数据时可以使用Series对象填充，但不可以使用DataFrame对象填充。
- 对于随机缺失情况下的缺失值填充，以下说法不正确的是 A: 缺失值填充是一种加分手段，可以修复缺失的信息。 B: 可以用邻近值填充缺失值 C: 可以指定用均值填充缺失值 D: 可以指定用众数填充缺失值
- 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()