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问题更新时间2023/6/29 15:03:00

下列不属于缺失值的产生原因的是（）。
【A.】数据本身为异常值
【B.】某些原因没有收集到信息
【C.】对于这些个体来说这些属性是不可用的
【D.】数据重复出现

答案

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出自：国家开放大学 >> 国家开放大学大数据分析与挖掘技术

王老师:19139051760(拨打)

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第1题

下列关于函数dropna()的说法不正确的是（）。【A.】作用是删除缺失值【B.】默认是删除行【C.】默认是删除列【D.】作用于数据框来实现

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第2题

如果想把原始数据中的问号转成Python中缺失值的表示方式NaN，可以输入的语句是（）。 import numpy as np 【A.】data=data.replace(?,np.NaN) 【B.】data=data.replac

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第3题

删除缺失值的函数dropna()，默认是删除行，如果要对列进行删除，则需要添加参数（）。【A.】axis=null 【B.】axis=-1 【C.】axis=0 【D.】axis=1

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第4题

除了填补缺失值，另一个处理缺失值的常用方法就是删除缺失值。这可以通过函数（）实现。【A.】dropna() 【B.】deletena() 【C.】clearna() 【D.】throwna()

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