如下代码： 1. import pandas as pd 2. a = pd.Series([1, 2, 3] ,['c', 'd', 'e']) 3. b = pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd']) 由于a和b中数据个数不同，哪个关于a+b的说法是正确的？
A: 不考虑索引，直接按照左对齐方式运算
B: 根据索引运算，缺项补0
C: 根据索引运算，缺项补NaN
D: 不考虑索引，缺少的元素补NaN
A: 不考虑索引，直接按照左对齐方式运算
B: 根据索引运算，缺项补0
C: 根据索引运算，缺项补NaN
D: 不考虑索引，缺少的元素补NaN
举一反三
- 如下代码： 1. import pandas as pd 2. a = pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd']) 其中，'a'是什么？ A: 第一维数据 B: 第二维数据 C: 数据对应的索引 D: 标签
- 如下代码：import pandas as pd a = pd.Series([9, 8, 7, 6], ['a', 'b', 'c', 'd'])其中，'a'是什么？ A: 第一维数据 B: 数据对应的索引 C: 第二维数据 D: 标签
- 中国大学MOOC: 如下代码：import pandas as pda = pd.Series([1, 2, 3] ,[c, d, e])b = pd.Series([9, 8, 7, 6], [a, b, c, d])由于a和b中数据个数不同，哪个关于a+b的说法是正确的？
- 阅读如下代码： 1. import pandas as pd 2. s = pd.Series(10, index=['a', 'b', 'c'] 关于变量s，哪个说法是不正确的？ A: s中每个元素的值是10 B: 如果index部分省略，默认生成的索引是0, 1, 2 C: s是一个一维数组 D: s中元素的索引分别是'a', 'b', 'c'
- 阅读如下代码：import pandas as pd s = pd.Series(10, index=['a', 'b', 'c']关于变量s，哪个说法是不正确的？ A: s是一个一维数组 B: s中每个元素的值是10 C: s中元素的索引分别是'a', 'b', 'c' D: 如果index部分省略，默认生成的索引是0, 1, 2