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pandas
1、使用哪個(gè)函數(shù)可以讀取CSV文件？
pd.read_csv（）
pd.read_excel（）
df.to_csv（）
df.head（）
2、如何查看DataFrame的基本信息？
df.describe（）
df.info（）
df.head（）
df.tail（）
3、使用哪個(gè)函數(shù)可以保存DataFrame為CSV文件？
pd.read_csv（）
df.to_csv（）
df.dropna（）
df.fillna（）
4、如何選擇DataFrame中的單列？
df[['列名']]
df['列名']
df.loc[行索引, 列名]
df.iloc[行位置, 列位置]
5、按條件篩選行的正確語(yǔ)法是？
df[df['列名'] 條件]
df.query（條件字符串）
df.loc[條件]
df.iloc[條件]
6、如何檢測(cè)缺失值？
df.isnull（）
df.dropna（）
df.fillna（）
df.drop_duplicates（）
7、使用哪個(gè)函數(shù)可以刪除含缺失值的行？
df.dropna（）
df.isnull（）
df.fillna（）
df.rename（）
8、如何對(duì)DataFrame按列進(jìn)行排序？
df.sort_values（by='列名'）
df.groupby（'列名'）
df.pivot_table（）
df.concat（）
9、如何按班級(jí)求平均分？
df.groupby（'班級(jí)'）['score'].mean（）
df.mean（）
df.sum（）
df.max（）
10、使用哪個(gè)函數(shù)可以創(chuàng)建透視表？
pd.concat（）
pd.merge（）
df.pivot_table（）
df.drop_duplicates（）
11、如何重命名DataFrame的列？
df.rename（columns={}）
df.drop（columns=[]）
df.fillna（）
df.reset_index（）
12、如何添加新列？
df['新列'] = 計(jì)算式
df.drop（columns=[]）
df.rename（columns={}）
df.sort_values（by='列名'）
13、如何刪除重復(fù)行？
df.drop_duplicates（）
df.dropna（）
df.fillna（）
df.isnull（）
14、如何將列數(shù)據(jù)類(lèi)型轉(zhuǎn)換為整數(shù)？
df['列名'].astype（int）
df['列名'].astype（float）
df['列名'].astype（str）
df['列名'].astype（bool）
15、如何重置DataFrame的索引？
df.reset_index（）
df.dropna（）
df.drop_duplicates（）
df.fillna（）
16、pd.merge（）函數(shù)用于按列關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。
對(duì)
錯(cuò)
17、df.head（n）函數(shù)用于查看后n行數(shù)據(jù)。
對(duì)
錯(cuò)
18、df.fillna（值）函數(shù)用于填充缺失值。
對(duì)
錯(cuò)
19、df.describe（）函數(shù)用于查看數(shù)值列的統(tǒng)計(jì)信息。
對(duì)
錯(cuò)
20、df.drop（columns=[]）函數(shù)用于刪除行。
對(duì)
錯(cuò)
21. 21、讀取Excel文件的函數(shù)是______。
22. 22、按條件篩選行的語(yǔ)法是______。
23. 23、刪除含缺失值的行可以使用______函數(shù)。
24. 24、創(chuàng)建透視表的函數(shù)是______。
25. 25、按班級(jí)求平均分的語(yǔ)法是______。
26. 26、查看DataFrame前n行的函數(shù)是______。
27. 27、檢測(cè)缺失值的函數(shù)是______。
28. 28、按列排序的函數(shù)是______。
29. 29、添加新列的語(yǔ)法是______。
30. 30、刪除重復(fù)行的函數(shù)是______。
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