1.Python Pandas は欠損値を処理します。欠損値 NaN (C) を削除するには次のオプションがあります。
A.はヌルです
B.notnull
C. ドロップナ
D.フィルナ
解析:
オプションの Isnull() は、どの値が欠損値であるかを示すブール値を返します。
B オプションの notnull() は、どの値が欠損値ではないかを示すブール値を返します。
C オプションの Dropna() はデータを処理し、デフォルトでは NA 値を含むすべての行が削除されます。
D オプションの fillna() は、データ data 内の欠損値を補完します。
したがって、正解は選択肢Cです。
2. 以下では、pandas ライブラリの to_numberic(arg,errors,downcast) 関数のパラメーターの間違ったオプション (D) について説明します。
A.errors='raise' は数値以外の文字列を数値に変換します。データに数値以外の文字列が含まれる場合はエラーが返され、時刻型は int に変換されます。
B.errors='ignore' は数値文字列のみを変換し、他の型は変換しません。
C.errors='coerce' は、数値文字列と bool 型を数値に変換し、その他は NaN に変換します。
D.downcast = 'signed' すべての値は float に変換されます。
解析:
エラーには 3 つのパラメータ {'ignore'、'raise'、'coerce'} が存在します。デフォルトは 'raise' です。「raise」の場合、無効な解析は例外を発生させます。「force」の場合、無効な解析は NaN を設定します。「ignore」の場合、無効な解析は入力を返します。downcast = 'signed' すべての値は整数に変換されます。
3. 表に示すように、DataFrame タイプのデータ出力結果のセットがあります。
| 索引 | あ | B | C |
| 0 | 1 | 4 | 7 |
| 1 | 2 | 5 | 8 |
| 2 | 3 | 6 | 9 |
次に、次のように DataFrame データの「5」を取得できるオプション (B) はどれですか。
A.data.iloc[1,'B']
B.data.iloc[1,1]
C.data.loc(1,'B')
D.日付.場所[1,1]
解析:
panda パッケージで DataFrame タイプのデータを処理する場合、iloc はインデックス値に従ってデータ要素を配置し、loc はラベル値に従って要素を配置するため、このトピックでは B を選択する必要があります。
4. ビジュアル拡張ライブラリ matplotlib の pyplot モジュールの legend() 関数を使用して画像のタイトルを設定する場合、テキストのフォント (B) を設定するために次のパラメータのどれが使用されます。
場所
B.プロップ
C.フォントサイズ
D.フレイモン
解析:
オプションの loc パラメータは、グラフ列の位置を設定します。
B オプション、prop はフォントパラメータを設定します。
C オプションの fontsize パラメータは、凡例のフォント サイズを設定します。
D オプションの Frameon は、凡例の周囲にフレームを描画するかどうかを制御します。
したがって、オプション B を選択します。
5. 以下は DataFrame 型のデータ df です
| 名前 | グッドレーベル | |
| 0 | 小明 |
001 |
| 1 | リミング | 003 |
| 2 | 多くの | 005 |
| 3 | 中明 | 006 |
| 4 | リミング | 011 |
| 5 | 粘膜 | 002 |
オプションのどの操作で列名「Goodlabel」を「label」に変更できませんか (D)。
A.df.columns=['名前','ラベル']
B.df=pd.read_excel("C:/.../Workbook1.xlsx",columns=['名前','ラベル'])
C.df.rename(columns={'Goodlabel':'label'})
D.df.rename(columns={'Goodlabel':'label'},inplace=True)
解析:
A. df の列名を暴力的な手段で直接変更します。
B. pandas が Excel データリストを読み取るとき、読み取り時に列名を直接変更します。
C.とD.のオプションは同じ方法で、rename関数を使用して指定した列の列名を変更しますが、後でinplaceパラメータを使用してTrueに設定する必要があるため、D.オプションを選択します。