在 Pandas中，drop_duplicates() 提供了删除重复值的功能，这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如，某列数据如下：Open： Open1 12 23 删除后变为 34 43 那么以下哪种参数可以帮助我们实现删除先出现的重复值。A.df[‘open’].drop_first()B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’)D.df[‘open’].drop_last()
在 Pandas中，drop_duplicates() 提供了删除重复值的功能，这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如，某列数据如下：Open： Open1 12 23 删除后变为 34 43 那么以下哪种参数可以帮助我们实现删除先出现的重复值。
A.df[‘open’].drop_first()
B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)
C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’)
D.df[‘open’].drop_last()
B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)
C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’)
D.df[‘open’].drop_last()
参考解析
解析：
相关考题：
数据加工前一般需要做数据清洗。数据清洗工作不包括（ ）。A.删除不必要的、多余的、重复的数据B.处理缺失的数据字段，做出特殊标记C.检测有逻辑错误的数据，纠正或删除D.修改异常数据值，使其落入常识范围
在 Pandas 中如果我们想更改数据的保存格式。例如，从redis中我们获得的数据open 为字符串类型 ‘str’，而在实际的计算过程中我们希望使用的是float32或float64格式的数据。那么以下那个方法可以帮助我们做到这样的功能：A.asint()B.asfloat()C.convert(‘float’)D.astype(‘float’)
删除数据量非常大的数据清单中的空白行时，效率最低的操作是（）。A、逐行删除B、使用辅助列，先对主要关键字排序，将空行集中删除，然后对辅助列排序，还原数据清单的最初顺序，最后删除辅助列C、使用自动筛选方法：先选定数据区域，筛选出非空白项，然后定位可见单元格，复制粘贴到目的区域D、使用辅助列，输入公式1/count（数值区域），定位公式中的错误值，编辑→删除→所在行
如何正确认识重复数据删除技术？（）A、重复数据删除技术可以删除重复的数据，提高存储利用率，但是目前阶段也有很多缺陷B、重复数据删除通过软件实现，占用CPU和内存资源，影响当前作业性能C、重复数据删除后，数据分布分散，形成碎片，恢复时速度下降D、重复数据删除如果要达到较好的效果，数据检索算法和硬件性能很重要
如果对Insert和Update强制关系，则当更新/删除被参照表的被引用列的值时，有可能的操作为（）A、不允许更新/删除B、允许更新/删除，并且设置参照表的对应值为空C、允许更新/删除，并且同时更新/删除参照表中的外部关键字列的相应值D、允许更新/删除，并且设置参照表的对应值为默认值
他很多厂商的重复数据删除虚拟磁带库采用后期处理方式，其缺陷是（）A、后处理需要用户额外的支出，以提供第二个窗口来进行重复数据删除B、以上皆有C、后处理重复数据删除会影响到其它的操作，例如克隆到磁带和复制D、许多竞争友商依靠后处理，因为他们的重复数据删除速率无法做到在线
单选题pandas里分类数据的哪个方法用于删除类别（）Aadd_categoriesBrename_categoriesCremove_categoriesDreorder_categories
多选题如果对Insert和Update强制关系，则当更新/删除被参照表的被引用列的值时，有可能的操作为（）A不允许更新/删除B允许更新/删除，并且设置参照表的对应值为空C允许更新/删除，并且同时更新/删除参照表中的外部关键字列的相应值D允许更新/删除，并且设置参照表的对应值为默认值
单选题对一个被测量重复观测，在所得的一系列测量值中，出现了与其它值偏离较远的个别值时。应（）。A将这些值删除B保留所有的数据，以便保证测量结果的完整性C判别其是否是异常值，确为异常值的予以删除D废弃这组测量值，重新测量，获得一组新的测量值
单选题SQL中，“DELETEFROM表名”表示（）A从基本表中删除所有元组B从基本表中删除所有属性C从数据库中撤消这个基本表D从基本表中删除重复元组