1：创建Series时如果指定了index，则只能用index访问数据 错误
2：创建DataFrame时会自动加上索引，且全部列会被有序排列 正确
3：Pandas中数据对象的索引可以随时被修改 错误
4：Pandas中数据的重建索引指对索引重新排序而不是修改 正确
5：交叉表是一种特殊的透视表，主要用于计算分组频率 正确
6：两个索引不一致的series进行算数运算会出错 错误
7：Pandas中的apply方法能将函数应用于每一列 正确
8：Pandas中可以通过行索引或行索引位置的切片形式选取行数据 正确
9：Pandas中可以通过query方法查询数据 正确
10：Pandas中使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取 正确
11：线性图一般用于描述两组数据之间的趋势。Pandas中的Plot方法默认绘制线形图 正确
12：
1：Pandas中与set_index方法相关用于还原索引的方法是 reset_index
2：Series是一种一维数组对象，包含一个值序列。Series中的数据通过______访问 索引
3：Series有两种描述某条数据的手段，即______和标签 位置
4：一个DataFrame对象的属性values和ndim分别指 和 数据元素、维度
5：reindex方法中的参数method可以取值为’ffill’和’bfill’，分别指 和___ 前向填充、后向填充
6：随机抽取数据的语句sample(frac=0.7)中的frac参数的含义是______ 抽取比例
7：修改数据中的参数”inplace”的含义是______ 是否在原数据上修改
8：Pandas的数据对象在进行算术运算时如果存在不同索引会进行数据对齐，但会引入______ NAN值
9：Pandas中的applymap方法的作用是______ 将函数套用到数据的的行与列上
10：Pandas中绘图时可以只用plot方法，具体绘图可以用参数 ___设置 kind
11：在以下Pandas方法中不能实现实现合并数据的函数是 agg()函数
12：修改数据中的参数”inplace”的含义是___ 源数据就地修改
13：Pandas的数据对象在进行算术运算时如果存在不同索引会进行数据对齐，但会引入___ Nan值
14：Pandas中的applymap方法的作用是______ 函数作用于每个元素
15：交叉表是一种特殊的透视表，主要用于计算___ 分组频率
16：Pandas的plot绘制直方图时，kind取值为___ hist
17：Pandas的plot绘制密度图时，kind取值为 ___ kde
18：Pandas的plot绘制散点图时，kind取值为___ scatter
19：Pandas的plot绘制柱状图时，kind取值为___ bar
20：Pandas中直接删除数据的方法是___ drop
21：Pandas中删除数据时，行列数据通过参数___确定删除的是行还是列 axis
22：DataFrame.replace({‘B’:’E’,’C’:’F’})表示将表中的B替换为 ，C替换为___ E、F
23：Pandas通过DataFrame.rename()函数传入需要修改列名的字典形式来修改______ 列名
24：Pandas中的______方法可以根据索引或字段对数据进行分组 groupby
25：读取数据库的操作有_、_、 _ read_sql_table、read_sql_query、read_sql
26：处理数据缺陷的常用方法_、 、_ dropna、fillna、isnull或 notnull
27：本章主要讲述的Pandas数据的基本类型是 Frame和Series
1：设置索引使用哪种方法。（ ）
A. merge()方法
B. concat()方法
C. to_datetime()方法
D. set_index()方法
2：下列说法正确的是（ ）。
A. Series对象的结构比DataFrame对象的结构简单
B. DataFrame可以看成Series的子集
C. sort_index用作索引重建
D. HDF4格式文件可以与HDF5文件兼容
3：下列说法正确的是（ ）。
A. count函数用于数据中的所有数据
B. 统计时使用descript函数，最后结果不会出现min项
C. diff表示三阶差分
D. var函数用作方差统计
4：下列说法不正确的是（ ）。
A. union用于计算索引的交集
B. isin用于数据是否包含在其中
C. insert函数可以插入索引
D. unique用于计算索引中的唯一数组
Original: https://blog.csdn.net/qq_52331221/article/details/127600112
Author: 随兴随缘
Title: 第四章 Pandas统计分析基础
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