以下关于缺失值检测的说法中,正确的是A.null和notnull可以对缺失值进行处理B.dropna方法可以删除含有空值或缺失值的行或列C.fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框D.3σ原则没有什么严格的要求,可以检测任意一组数据相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
以下关于缺失值检测的说法中,正确的是()。A.null 和 notnull 可以对缺失值进行处理B.dropna 方法既可以删除观测记录,亦可以删除特征C.fillna
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A. null 和notnull可以对缺失值进行处理 B. dropna方法既可以删除观测记录,亦可以删除特征 C. fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D. pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法相关知识点: 试题来源: 解析 dropna方法既可以删除观测记录,亦可以删除特征 反馈...
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A、null()和notnull()可以对缺失值进行处理 B、dropna()方法既可以删除观测记录,也可以删除特征 C、fillna()方法中用来替换缺失值的值只能是DataFrame对象 D、Pandas库中的interpolate模块包含了多种插值方法 点击查看答案 你可能感兴趣的试题 判断题 假设检验是先对总体的参数(或分布形式)提出某种假设,然后利用样本...
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下列关于缺失值检测的说法中,正确的是()。A.null()和notnull()可以对缺失值进行处理B.dropna()方法既可以删除观测记录,也可以删除特征C.filln
A. null和notnull可以对缺失值进行处理 B. dropna方法可以删除含有空值或缺失值的行或列 C. fillna方法中用来替换缺失值的值只能是数据框 D. 3σ原则没有什么严格的要求,可以检测任意一组数据相关知识点: 试题来源: 解析 dropna方法可以删除含有空值或缺失值的行或列 反馈...