对于是否存在重复的数据这个问题项，常见解决方法有（）。
A: 删除重复项
B: 标记重复项
C: SQL语句过滤重复数据
D: 以上都是
A: 删除重复项
B: 标记重复项
C: SQL语句过滤重复数据
D: 以上都是
举一反三
- 关于pandas中删除重复数据的函数：df.drop_duplicates(subset=['序号'],keep='last',inplace=True)下列说法正确的是（ ） A: 如果数据在”序号”列有重复，则保留最先出现的重复项，其它的重复项直接在源数据删除。 B: 如果数据有重复，则保留最先出现的重复项，其它的重复项直接在源数据删除。 C: 如果数据在”序号”列有重复，则保留最后出现的重复项，其它的重复项直接在源数据删除。 D: 如果数据有重复，则保留最后出现的重复项，其它的重复项直接在源数据删除。
- 删除重复项时可以利用数据菜单下的“删除重复项”命令来直接进行删除操作。
- 若DataFrame对象df中存在重复数据，以下说法正确的是（ ）。 A: 执行df. drop_duplicates()语句，将真正删除df中原有的重复数据 B: 使用df. drop_duplicates()方法仅可以删除重复的行数据 C: 使用df. drop_duplicates()方法将删除所有重复的数据 D: 使用df. drop_duplicates()方法可以删除指定列的全部重复数据
- 在完成重复数据的查找后，可删除重复数据，删除重复数据的方法是唯一的。（ ）
- COUNTIF函数的功能是（）。 A: 删除重复数据 B: 识别重复数据 C: 纠正重复数据 D: 数据匹配