第四章单元测试
- pandas 的 read_csv() 函数可以直接读取 Excel 文件，不需要任何参数。（ ）
- pandas 的 read_excel() 函数可以按照索引、sheet名或者sheet序号等方式定位读取 Excel 中的某一个 worksheet。（ ）
- pandas的读写操作只能操作excel。（ ）
- 实际上DataFrame对象中的每一列都是一个Series对象，所以也可以将DataFrame对象看作“共享行索引的多个Series的集合” 。（ ）
- pd是pandas的别名，df是DataFrame数据结构结果的变量名，下面写操作书写正确的是（ ）
- 变量df是一个Dataframe结构的数据，用直接索引获取前5行的数据，下面写正确的（ ）
- 变量df是一个Dataframe结构的数据，用直接索引获取多列数据的写法正确的是（ ）
- 下列说法正确的是（ ）
- 两张表进行连接，要获取他们交集的部分，应该使用哪种连接方式（ ）
- 下列写法哪个是透视考试科目各科成绩的总和（ ）
A:对 B:错
答案:错
A:错 B:对
A:错 B:对
A:错 B:对
A:df.to_excel("学生成绩.xlsx") B:pd.to_excel("学生成绩.xlsx") C:pd.to_excel("学生成绩.xlsx",sheet_name=成绩) D:df.to_excel("学生成绩.xlsx,sheet_name=0)
A:df[0:5] B:df[0:4] C:df[1:5] D:df[0,5]
A:df["列名1","列名2","列名3"] B:df[["列名1","列名2","列名3"]] C:df[["列名1":"列名2":"列名3"]] D:df[[列名1,列名2,列名3]]
A:concat可以操作两张表，merge可以操作多张表 B:concat合并方式有四种，merge连接方式有两种 C:concat只能单纯的表拼接，merge可以过滤进行拼接 D:concat只能横向连接，merge可以实现横向/纵向拼接
A:inner B:outer C:right D:left
A:df.pivot_table(index=["考试科目"],values=["成绩"], aggfunc="sum") B:df.pivot_table(index=["考试科目"],values=["成绩"], aggfunc="min") C:df.pivot_table(index=["考试科目"],values=["成绩"], aggfunc="总和") D:df.pivot_table(index=["考试科目"],values=["成绩"], aggfunc="mean")
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