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可以使用平均值或最常出现的值等不同的方法填充缺失值
A、正确
B、错误
发布时间:
2024-10-29 16:35:29
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(
由 快搜搜题库 官方老师解答 )
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答案:
A
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1.
可以使用平均值或最常出现的值等不同的方法填充缺失值
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pandas中的fillna()方法可以使用哪种方式进行填充缺失值?
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对于一个具有缺失值的数据集,你应该如何处理?A、删除包含缺失值的行B、手动填写缺失值C、使用均值填充缺失值D、不处理,保留原始数据
4.
Pandas库中提供的缺失值填充替换的方法是isnull()
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对于随机缺失情况下的缺失值填充,以下说法不正确的是
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使用python处理缺失值的方法中叙述错误的是( )。
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以下哪个不是处理缺失值的方法()
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数据清理中,处理缺失值的方法是
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在针对西尼罗河病毒预测过程中数据预处理用到了处理缺失值的手段。若数据集中仅存在少量的缺失值,则处理缺失值的一般方法有:( )。
10.
拉格朗日插值法和牛顿插值法是用于缺失值处理的两种方法。
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