在 Pandas中,drop_duplicates() 提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open: Open1 12 2

题目
在 Pandas中,drop_duplicates() 提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open: Open1 12 23 删除后变为 34 43 那么以下哪种参数可以帮助我们实现删除先出现的重复值。

A.df[‘open’].drop_first()
B. df[‘open].drop_duplicates(keep=’first’)
C.df[‘open’].drop_duplicates(keep=’last’)
D.df[‘open’].drop_last()

相似考题
参考答案和解析
答案:B
解析:
更多“在 Pandas中,drop_duplicates() 提供了删除重复值的功能,这个方法主要帮助我们删除后出现的重复值。例如,某列数据如下:Open: Open1 12 ”相关问题
  • 第1题:

    ()可以通过软件或硬件来实现,它把存储的文件切成小块,再比较每个小块的区别,然后对重复的数据块只保留一个副本。

    A.重复数据删除

    B.差异数据删除

    C.副本数据删除

    D.增量数据删除


    参考答案:A

  • 第2题:

    VTL6900的重复数据删除属于()

    A.基于文件的前删除技术

    B.基于文件的后删除技术

    C.基于数据块的前删除技术

    D.基于数据块的后删除技术


    答案:C

  • 第3题:

    数据加工前一般需要做数据清洗。数据清洗工作不包括( )。

    A.删除不必要的、多余的、重复的数据

    B.处理缺失的数据字段,做出特殊标记

    C.检测有逻辑错误的数据,纠正或删除

    D.修改异常数据值,使其落入常识范围


    正确答案:D

  • 第4题:

    在Pandas 中如果要查看某一列数据的值(去除重复后的值),那么可以使用以下哪种方法:

    A.null()
    B.isunique()
    C.unique()
    D.isnull()

    答案:C
    解析:

  • 第5题:

    对于已经存在重复记录的客户资料,我们可以通过()的功能删除多余记录。


    正确答案:客户合并

  • 第6题:

    DISTINCT子句的作用是()。

    • A、去掉某表中的重复行数据
    • B、去掉查询结果中的重复行数据
    • C、去掉DISTINCT词后边列的重复值
    • D、去掉一个列的数据

    正确答案:B

  • 第7题:

    中文Word提供了强大的数据保护功能,即使用户在操作中连续出现多次误删除,也可能通过“复原”功能,予以恢复。


    正确答案:正确

  • 第8题:

    如果对Insert和Update强制关系,则当更新/删除被参照表的被引用列的值时,有可能的操作为()

    • A、不允许更新/删除
    • B、允许更新/删除,并且设置参照表的对应值为空
    • C、允许更新/删除,并且同时更新/删除参照表中的外部关键字列的相应值
    • D、允许更新/删除,并且设置参照表的对应值为默认值

    正确答案:A,B,C,D

  • 第9题:

    SQL中,“DELETEFROM表名”表示()

    • A、从基本表中删除所有元组
    • B、从基本表中删除所有属性
    • C、从数据库中撤消这个基本表
    • D、从基本表中删除重复元组

    正确答案:A

  • 第10题:

    单选题
    pandas里分类数据的哪个方法用于删除类别()
    A

    add_categories

    B

    rename_categories

    C

    remove_categories

    D

    reorder_categories


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第11题:

    单选题
    对一个被测量重复观测,在所得的一系列测量值中,出现了与其它值偏离较远的个别值时。应()。
    A

    将这些值删除

    B

    保留所有的数据,以便保证测量结果的完整性

    C

    判别其是否是异常值,确为异常值的予以删除

    D

    废弃这组测量值,重新测量,获得一组新的测量值


    正确答案: D
    解析: 暂无解析

  • 第12题:

    单选题
    SQL中,“DELETEFROM表名”表示()
    A

    从基本表中删除所有元组

    B

    从基本表中删除所有属性

    C

    从数据库中撤消这个基本表

    D

    从基本表中删除重复元组


    正确答案: B
    解析: 暂无解析

  • 第13题:

    取出数据列中的唯一值,可以使用数据选项卡中的删除重复项来实现。()

    此题为判断题(对,错)。


    答案:正确

  • 第14题:

    在VFP中主索引字段( )。

    A.不能出现重复值或空值

    B.能出现重复值或空值,

    C.能出现重复值,不能出现空值

    D.能出现控制不能出现重复值


    正确答案:A

  • 第15题:

    在 Pandas 中如果我们想更改数据的保存格式。例如,从redis中我们获得的数据open 为字符串类型 ‘str’,而在实际的计算过程中我们希望使用的是float32或float64格式的数据。那么以下那个方法可以帮助我们做到这样的功能:

    A.asint()
    B.asfloat()
    C.convert(‘float’)
    D.astype(‘float’)

    答案:D
    解析:

  • 第16题:

    如何保证表中某列数据的唯一性()。

    • A、用户输入时确保不输入重复数据
    • B、将此列设为主键
    • C、为此列设置唯一性约束
    • D、检查并删除表中的重复数据

    正确答案:B,C

  • 第17题:

    删除数据量非常大的数据清单中的空白行时,效率最低的操作是()。

    • A、逐行删除
    • B、使用辅助列,先对主要关键字排序,将空行集中删除,然后对辅助列排序,还原数据清单的最初顺序,最后删除辅助列
    • C、使用自动筛选方法:先选定数据区域,筛选出非空白项,然后定位可见单元格,复制粘贴到目的区域
    • D、使用辅助列,输入公式1/count(数值区域),定位公式中的错误值,编辑→删除→所在行

    正确答案:A

  • 第18题:

    在Oracle数据库中想删除重复的查询结果,需要用()函数。

    • A、COUNT
    • B、DISTINCT
    • C、UNION
    • D、DESC

    正确答案:B

  • 第19题:

    如何正确认识重复数据删除技术?()

    • A、重复数据删除技术可以删除重复的数据,提高存储利用率,但是目前阶段也有很多缺陷
    • B、重复数据删除通过软件实现,占用CPU和内存资源,影响当前作业性能
    • C、重复数据删除后,数据分布分散,形成碎片,恢复时速度下降
    • D、重复数据删除如果要达到较好的效果,数据检索算法和硬件性能很重要

    正确答案:A,B,C,D

  • 第20题:

    在Access中,关于数据表的主关键字,下列说法正确的是()。

    • A、不能出现重复值或空值
    • B、能出现重复值或空值
    • C、能出现重复值,不能出现空值
    • D、不能出现重复值,能出现空值

    正确答案:A

  • 第21题:

    他很多厂商的重复数据删除虚拟磁带库采用后期处理方式,其缺陷是()

    • A、后处理需要用户额外的支出,以提供第二个窗口来进行重复数据删除
    • B、以上皆有
    • C、后处理重复数据删除会影响到其它的操作,例如克隆到磁带和复制
    • D、许多竞争友商依靠后处理,因为他们的重复数据删除速率无法做到在线

    正确答案:B

  • 第22题:

    多选题
    如果对Insert和Update强制关系,则当更新/删除被参照表的被引用列的值时,有可能的操作为()
    A

    不允许更新/删除

    B

    允许更新/删除,并且设置参照表的对应值为空

    C

    允许更新/删除,并且同时更新/删除参照表中的外部关键字列的相应值

    D

    允许更新/删除,并且设置参照表的对应值为默认值


    正确答案: C,B
    解析: 暂无解析

  • 第23题:

    单选题
    在Access中,关于数据表的主关键字,下列说法正确的是()。
    A

    不能出现重复值或空值

    B

    能出现重复值或空值

    C

    能出现重复值,不能出现空值

    D

    不能出现重复值,能出现空值


    正确答案: A
    解析: 暂无解析