使用等宽法对连续特征进行离散化处理，将离散化后的类别数目设为3，请补全以下代码：series = pd.Series([1,6,7,8,9,15])series1 = ______ print("离散化前的数据为：\n",series)print("离散化后的数据为：\n",series1)
使用等宽法对连续特征进行离散化处理，将离散化后的类别数目设为3，请补全以下代码：series = pd.Series([1,6,7,8,9,15])series1 = ______ print("离散化前的数据为：\n",series)print("离散化后的数据为：\n",series1)
如果定义函数计算调和级数之和;series::Int-Float用series n表示[img=242x25]1803c461290438b.png[/img]，那么如何用series 表示[img=191x25]1803c46130ff710.png[/img]？ A: series n-1 B: series (n-1) C: series 1 + series 2 + ... + series (n-1) D: series (1+1/2+..+ 1/n-1)
如果定义函数计算调和级数之和;series::Int-Float用series n表示[img=242x25]1803c461290438b.png[/img]，那么如何用series 表示[img=191x25]1803c46130ff710.png[/img]？ A: series n-1 B: series (n-1) C: series 1 + series 2 + ... + series (n-1) D: series (1+1/2+..+ 1/n-1)
The time series is mainly divided into absolute number time series, relative number time series and ( ). A: Period series B: Time-point series C: Chronological series D: Average time series
The time series is mainly divided into absolute number time series, relative number time series and ( ). A: Period series B: Time-point series C: Chronological series D: Average time series
给定字典score={'语文':90,'数学':92,'Python':98,'物理':87}, (1)请根据字典生成Series类对象s1(代码包括导入pandas库) (2)使用标签索引取出Series对象中的语文成绩（Series类对象s1，不需要打印输出） (3)使用下标取出Series对象的数学和Python成绩（Series类对象s1，不需要打印输出）
给定字典score={'语文':90,'数学':92,'Python':98,'物理':87}, (1)请根据字典生成Series类对象s1(代码包括导入pandas库) (2)使用标签索引取出Series对象中的语文成绩（Series类对象s1，不需要打印输出） (3)使用下标取出Series对象的数学和Python成绩（Series类对象s1，不需要打印输出）
Pandas 中，Series 可以被看作由 1 列数据组成的数据集.
Pandas 中，Series 可以被看作由 1 列数据组成的数据集.
下列关于Series说法正确的是（） A: Series是一个类似一维数组的对象 B: Series可以保存任何类型的数据 C: Series由数据和索引构成 D: Series结构的数据位于索引的左侧
下列关于Series说法正确的是（） A: Series是一个类似一维数组的对象 B: Series可以保存任何类型的数据 C: Series由数据和索引构成 D: Series结构的数据位于索引的左侧
a series of lectures
a series of lectures
a series of______
a series of______
a series _____ studies
a series _____ studies
使用Series对象的__________ 属性,可以获取该Series对象的索引。
使用Series对象的__________ 属性,可以获取该Series对象的索引。