形考任務(wù)四：客觀題

試卷總分:100  得分:100

1.下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述中，描述不正確的是（ ）。

A.數(shù)據(jù)清洗的目的是為了提高數(shù)據(jù)質(zhì)量

B.空值一定要?jiǎng)h除

C.數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)的清洗、合并、重塑與轉(zhuǎn)換

D.在Pandas中，缺失值使用NaN表示

2.下面關(guān)于dropna()的axis參數(shù)描述中，說法正確的是（ ）。

A.默認(rèn)axis=0，刪除包含缺失值的列

B.默認(rèn)axis=0，刪除包含缺失值的行

C.默認(rèn)axis=1，刪除包含缺失值的列

D.默認(rèn)axis=1，刪除包含缺失值的行

3.下列關(guān)于Matplotlib庫的描述中，說法不正確的是（）。

A.Matplotlib是當(dāng)前用于數(shù)據(jù)可視化的最流行的Python包之一

B.Matplotlib提供了繪制散點(diǎn)圖、條形圖、折線圖、餅圖、直方圖的方法

C.可通過交互方式實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化

D.Matplotlib不能支持中文顯示

4.plot(x,y)的命令含義是（ ）。

A.打印

B.輸出

C.繪圖

D.計(jì)算

5.想要在數(shù)據(jù)集df第1列前插入一列[88,90,69,65,89,82]，列標(biāo)簽是“C語言”。下列代碼正確的是（ ）。

A.df.insert(1,"C語言",[88,90,69,65,89,82])

B.df.insert(0,"C語言",[88,90,69,65,89,82])

C.df.add(1,"C語言",[88,90,69,65,89,82])

D.df.append(1,"C語言",[88,90,69,65,89,82])

6.Pandas提供了isnull()函數(shù)和notnull()函數(shù)來檢測數(shù)據(jù)中是否存在缺失值。

7.在Pandas中可以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合并的方法只有concat()。

8.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)置是指對數(shù)據(jù)的行列進(jìn)行互換，在這個(gè)過程中數(shù)據(jù)的形狀改變，數(shù)據(jù)邏輯也發(fā)生變化。

9.有如下數(shù)據(jù)集df，

{圖}

要增加一列“總成績”，實(shí)現(xiàn)如下圖的效果：{圖}

那么正確的代碼是（ ）。

A.df['總成績']=0

B.df[總成績]=0

C.df['總成績']=[0,0,0,0,0,0]

D.總成績=0

10.從如下程序生成的數(shù)據(jù)集中只提取語文和數(shù)學(xué)這兩列，下列選項(xiàng)中代碼正確的是（ ）。

import pandas as pd

data = {'語文': [86,99, 68, 83, 79, 91],

        '數(shù)學(xué)':[78,66,58,75,77, 59],

        '英語': [68, 99, 68,83, 79, 91],

        '地理': [88, 90, 78,63, 100, 71]}

df= pd.DataFrame(data,index=['李東','李力','王平','趙平','張也','馬云',])

df

A.df['語文' , '數(shù)學(xué)']

B.df[ ['語文' , '數(shù)學(xué)'] ]

C.df[ { '語文'  '數(shù)學(xué)' } ]

D.df.iloc[['語文','數(shù)學(xué)']]

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