Python数据分析-客观题测验
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班级（只填数字即可，如：2401）
现要使用Pandas库做数据处理，需要先导入该库，正确的导入语句是
A:import pandas
B:def pandas
C:help pandas
D:dir pandas
假设现在有一个csv格式的文件，需要用Pandas进行读取，正确的读取语句是
A:pd.load_csv（）
B:pd.load_file（）
C:pd.read_csv（）
D:pd.read（）
用Pandas读取完成后，数据存放在一个名为“df”的DataFrame中，查看其前10行的正确语句是
A:df.show（10）
B:df.head（10）
C:df.tail（10）
D:df.display（10）
（多选）现在想要探索df中的缺失值，可行的方法有
A:df.isnull（）.sum（）
B:df.info（）
C:df.describe（）
D:df.notnull（）.sum（）
如何将df中的所有缺失值替换为0
A:df.fill（0）
B:df.replace_na（0）
C:df.fillna（0）
D:df.replace（0, na=True）
接下来要探索df中列名为“abc”的数据分布情况，正确的方法是
A:df['abc'].sum（）
B:df['abc'].std（）
C:df['abc'].mean（）
D:df['abc'].hist（）
如何对df 中列名为“age”的数据进行升序排序
A:df.sort（'age', ascending=True）
B:df.sort_values（'age', ascending=True）
C:df.sort_by（'age',ascending=True）
D:df.order（'age', ascending=True）
如何计算df 中列名为“salary”的平均值
A:df.mean（'salary'）
B:df['salary'].average（）
C:df['salary'].mode（）
D:df['salary'].mean（）
如何在df中查找列名为“name”的所有唯一值
A:df.unique（'name'）
B:df['name'].find_unique（）
C:df['name'].unique（）
D:df.get_unique_values（'name'）
如何在df 中删除列名为“gender”的列
A:df.remove_column（'gender'）
B:df.drop（'gender', axis=1）
C:df.delete_column（'gender'）
D:df.exclude（'gender'）
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