使用Pandas处理数据的时候,经常会遇到重复值。下列说法中错误的是A.duplicated()用于判断某行是否存在重复B.duplicated()返回一个Series对象C.duplicated()返回值中用1表示重复,0表示不重复D.duplicated()不能删除重复值

使用Pandas处理数据的时候,经常会遇到重复值。下列说法中错误的是

A.duplicated()用于判断某行是否存在重复

B.duplicated()返回一个Series对象

C.duplicated()返回值中用1表示重复,0表示不重复

D.duplicated()不能删除重复值


参考答案和解析
duplicated()返回值中用1表示重复,0表示不重复

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信息处理技术员在收集、分析、处理数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),即大大偏离其他数据值的数据。关于异常数据的叙述,不正确的是(34)。A.测量误差、输入错误、程序运行错误等都可能产生异常数据B.处理大批数据时,其统计量中位数不易受零星异常数据的影响C.异常数据属于不良数据,应尽快找出来,修正它或删除它D.算术平均值容易受异常数据的影响

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set collection遇到重复的元素,处理的方式是()。A、试图添加一个重复的元素时,会抛出一个异常B、试图添加一个重复的元素时,重复元素将不能被加入C、一个set可以包含重复元素D、编译的时候,重复的元素会导致错误

下列有关数据流程图绘制的说法中,()是错误的。A、自底向上绘制B、数据流至少有一端连着处理框C、外部实体、数据存储可重复D、一般由左至右进行

Pandas中的dataframe对象的数据转换方法transform0不返回值,直接对源数据进行更改。

pandas中可以使用pivot_table方法创建数据透视表。

在Access中,关于数据表的主关键字,下列说法正确的是()。A、不能出现重复值或空值B、能出现重复值或空值C、能出现重复值,不能出现空值D、不能出现重复值,能出现空值

系统分析师在收集、分析、处理数据时常会遇到零星异常数据(野点、离群点),即大大偏离其他数据值的数据。关于异常数据的叙述,不正确的是()A、异常数据属于不良数据,应尽快找出来,修正或删除它B、处理大批数据时,其统计量中位数不易受零星异常数据的影响C、用最小二乘法进行线性拟合时,零星异常数据可能导致拟合结果完全失真D、测量误差、输入错误、程序运行错误等都可能产生异常数据

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