成都理工大学_Python程序设计_第12章

关于数据分析、处理、挖掘说法不正确的是。（ ）

数据清洗就是将数据洗干净。

​pandas常用的数据结构不包括下面哪个？（ ）

ndarray

‏在pandas中，以下方法不能创建Series的语句是？（ ）

impor pandas as pd

pd.Series[1, ‘a’, 5.2, 7]

‍在pandas中，以下方法查询结果是一个dp.DatatFrame的语句是？（ ）

df.loc[0:2]

‎pandas查询数据说法正确的是。（ ）

df.where方法可以根据行、列进行条件查询。

‏pandas查询上海2016-2017年天气，能查到最高温度小于20度最低温度大于0度且天气阴有4-5级西北风且空气质量指数等级为2的天气数据的语句是。（ ）

df.query(‘low>0 & high<20 & tianqi==”阴” & fengxiang==”西北风” & aqiLevel==2’)

‎pandas中关于相关系数和协方差概念正确的是。（ ）

对于两个变量x，y，如果相关系数为-1时，说明x，y反向相似度最大。

‌在pandas数据清洗中，能实现清洗掉第3行数据的语句是。（ ）

df.dropna(axis=’index’, how=’all’)

关于pandas数据排序说法不正确的是。（ ）

series.sor_values() 方法默认为升序排序并且默认可以修改原始Series。

‍在pandas的字符串处理中，不能实现删除掉ymd列中所有’-‘字符的语句是。（ ）

df[“ymd”].str.replace(“-“, “”).slice(0, 6)

扩展库 pandas 中 DataFrame 结构的 sort_values()方法可以用来对值进行排序，其参数axis用来指定根据哪一列或哪几列进行排序。( )

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使用扩展库 pandas 中 DataFrame 结构的 fillna()方法填充缺失值时，可以把参数inplace设置为 False实现原地填充而不返回新的 DataFrame。( )

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扩展库 pandas 中 DataFrame 结构的diff方法可以用来计算数据差分，其中参数axis=0 时表示纵向差分， axia=1 时表示横向差分。( )

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使用 pandas 的 date_range()函数生产日期时间数据时，如果以 6 天为间隔可以设置参数 freq 为’6D’。（ ）

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‎使用扩展库 pandas 的函数 read_excel()读取 Excel 文件时，可以使用参数na_values 指定哪些值被解释为缺失值。（ ）

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已知 df 为 pandas 的 DataFrame 对象，那么 df[:10]表示访问 df 中前 10 列数据。（ ）

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使用扩展库 pandas 中 DataFrame 对象的 iloc 方法访问数据时，可以使用DataFrame 的 index 标签，也可以使用整数序号来指定要访问的行和列。（ ）

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‌已知 df 为 pandas 的 DataFrame 对象，那么 df.at[3, ‘姓名’]表示访问行下标为2,姓名列的值。（ ）

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已知 df 为 pandas 的 DataFrame 对象，那么 df[df[‘姓名’].isin([‘张三’,‘李四’])]表示访问 df 中“姓名”列的值为“张三”或“李四”的数据。（ ）

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‍扩展库 pandas 中 DataFrame 对象支持使用 dropnan()方法丢弃带有缺失值的数据行，或者使用 fillnan()方法对缺失值进行批量替换，也可以使用 loc()、 iloc()方法直接对符合条件的数据进行替换。（ ）

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