第九章单元测试
- pandas的read_csv()函数用于读取CSV文件中的数据并创建DataFrame对象。（ ）
- pandas中DataFrame对象的index属性表示列名。（ ）
- pandas支持使用python字典直接创建DataFrame对象，此时字典中的“键”将作为DataFrame中的columns。（ ）
- 阅读如下代码：
import pandas as pd
s = pd.Series(10, index=['a', 'b', 'c']
关于变量s，哪个说法是正确的？（ ） - 阅读如下代码：
import pandas as pd
a = pd.Series([9, 8, 7, 6], index=['a', 'b', 'c', 'd'])
哪个是print(a.index)的结果？（ ） - 阅读如下代码：
import pandas as pd
dt = {'one': [9, 8, 7, 6], 'two': [3, 2, 1, 0]}
a = pd.DataFrame(dt)
哪个是print(a.values)的结果？（ ） - 阅读如下代码：
import pandas as pd
dt = {'one': [9, 8, 7, 6], 'two': [3, 2, 1, 0]}
a = pd.DataFrame(dt)
希望获得[3, 2, 1, 0]，使用如下哪个语句？（ ） - 阅读如下代码：
import pandas as pd
dt = {'one': [1, 2, 3, 4], 'two': [5, 6, 7, 8]}
a = pd.DataFrame(dt)
请问，哪个关于a.reindex()的说法是正确的？（ ） - pandas的DataFrame类型中的.cumsum()方法，下面哪个说法是正确的？（ ）
- 对于DataFrame对象，以下说法错误的是：（ ）
A:对 B:错
答案:对
A:对 B:错
A:对 B:错
A:s是一个二维数组
B:s中每个元素的值是10
C:如果index部分省略，默认生成的索引是1, 2, 3
D:s中元素的列索引分别是'a’, ‘b’, ‘c’
A:index([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’])
B:(‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)
C:[9, 8, 7, 6]
D:[‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]
A:[[9 3][8 2][7 1][6 0]]
B:[3, 2, 1, 0]
C:[[9 8 7 6] [3 2 1 0]]
D:[9, 8, 7, 6]
A:a[1]
B:a.ix[1]
C:a.colums[1]
D:a.index[1]
A:a中部分列的值可能被修改
B:a中部分索引可能被修改
C:a的值不改变
D:a中部分行的值可能修改
A:计算全部元素的和
B:依次计算前1、2、…、n个元素的和
C:依次计算第n-1和第n个元素的和
D:计算全部元素的个数
A:DataFrame对象列与列之间的数据类型可以互不相同
B:DataFrame对象每一行都是一个Series对象
C:DataFrame对象是一个表格型的数据结构
D:DataFrame对象是有序的
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