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
相关考题:
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
下列关于Java语言中常用的异常类的说法中,错误的是( )。A.在不合法的数学运算发生时,会出现ArithmeticException异常。B.如果将字符串转换成数字,需要准备处理NumberFormatException异常。C.如果使用非法的索引值来访问数组,ArrayIndexOutOfBoundException异常会抛出D.如果指针变量为空,NullPointerException异常会被抛出。
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()
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
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
单选题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
判断题pandas中可以使用pivot_table方法创建数据透视表。A对B错