专高四第9单元
欢迎参加本次DataFrame数据处理基础测试，请认真阅读题目并选择正确答案。
一、判断题（每题1分）
1. 布尔索引是通过布尔值数组来筛选DataFrame中的行数据。
对
错
2. 使用DataFrame的query()方法可以使用字符串表达式来筛选数据，支持变量引用。
对
错
3. concat()函数只能纵向拼接DataFrame，不能进行横向拼接。
对
错
4. dropna()方法默认会删除包含任何缺失值的行，即axis=0, how='any'。
对
错
5. drop_duplicates()方法默认保留第一次出现的重复行，删除后续重复行。
对
错
二、多选题（每题1分）
6. 以下属于DataFrame数据筛选方式的有
布尔索引
isin()方法
query()方法
loc和iloc
7. 关于DataFrame的merge合并，以下说法正确的有
merge默认按照共同列名进行合并
merge支持左连接、右连接和外连接
merge只能合并两个DataFrame
merge通过on参数指定合并键
8. 处理DataFrame缺失值时，可用的方法有
isnull()检测缺失值
fillna()填充缺失值
dropna()删除缺失值
sort_values()排序处理
9. 关于DataFrame数据类型转换，以下说法正确的有
astype()可以将一列数据转为指定类型
pd.to_numeric()可以将数据转为数值类型
pd.to_datetime()可以将数据转为日期类型
数据类型转换不会改变原DataFrame
10. 关于concat()拼接DataFrame，以下说法正确的有
concat默认按行方向(axis=0)拼接
concat可以通过axis=1按列方向拼接
concat可以同时拼接多个DataFrame
concat拼接后索引会自动重置
三、单选题（每题1分）
11. 使用布尔索引筛选DataFrame时，df[df['age'] > 20]表示筛选
age列大于20的所有行
age列小于20的所有行
age列等于20的所有行
所有行
12. loc和iloc的主要区别是
loc使用行号索引，iloc使用标签索引
loc使用标签索引，iloc使用行号索引
两者完全相同
loc只能筛选行，iloc只能筛选列
13. df.query('age > 20 and score >= 90')中，query()方法的参数是
Python表达式
SQL语句
字符串表达式
正则表达式
14. df.isin([1,2,3])的作用是
判断DataFrame中哪些元素等于1、2或3
将DataFrame中的值替换为1、2、3
删除值为1、2、3的行
统计1、2、3出现的次数
15. 使用pd.concat()将两个DataFrame纵向拼接的正确写法是
pd.concat([df1, df2], axis=1)
pd.concat([df1, df2], axis=0)
pd.concat(df1, df2)
df1.concat(df2)
16. merge()函数中，how='left'表示
内连接
左连接，保留左表所有数据
右连接
外连接
17. df.isnull().sum()的作用是
统计每行缺失值的总数
统计每列缺失值的总数
删除所有缺失值
用0填充缺失值
18. df.fillna(0)的作用是
删除所有缺失值
将所有缺失值替换为0
将所有值替换为0
将0替换为缺失值
19. df.duplicated()返回的结果中，值为True表示
该行是唯一的
该行是重复的
该行包含缺失值
该行包含异常值
20. 将DataFrame中字符串列转为数值类型的正确方法是
df['col'].to_str()
df['col'].astype(float)
df['col'].str()
df['col'].int()
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