2、2. 缺失值处理 (1)处理年龄(Age)的缺失值,用平均值补全。 (2)删除船舱号(Cabin)、登船港口(Embarked)两列数据。
第1题:
A.重复数据记录处理
B.缺失值处理
C.噪声数据清除
D.一致性检查
第2题:
A.人工添加方法
B.用样本统计量的值去代替缺失值
C.只排除有缺失值的项目问题,但保留个案
D.将有缺失值的个案整个删除
E.用统计模型估计值去代替缺失值
第3题:
表A有两列A1(主键)A2,表B也有两列B1(主键) B2,用表B列中的B2值去更新表A中的A2值。
第4题:
回收的问卷调查表中 ,很多表都有一些没有填写的项 。处理缺失值的办法有多种 , 需要根据实际情况选择使用 。对于一般性的缺值项,最常用的有效方法是( )。
A.删除含有缺失值的调查表B.将缺失的数值以该项己填诸值的平均值代替C.用某种统计模型的计算值来代替D.填入特殊标志 ,凡涉及该项的统计则排除这些项值
第5题:
简述缺失值的处理方法。
第6题:
在对回收后的调查问卷进行数据处理时,处理缺失值的办法主要是()。
第7题:
简述处理缺失值的主要方法。
第8题:
数据清洗的方法不包括()。
第9题:
()指发现并纠正数据文件中可识别的错误的一道程序,包括检查数据一致性,处理无效值和缺失值等。
第10题:
缺失值填充
噪声数据剔除
异常值识别
数据可视化
第11题:
第12题:
缺失值处理
噪声数据清除
一致性检查
重复数据记录处理
第13题:
此题为判断题(对,错)。
第14题:
缺失值处理的方法有( )。
A. 就近插值
B. 删除对应记录
C. 随机插值
D.分类插值
第15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
第16题:
按缺失值处理的问卷有可能使数据出现偏差的百分比例是大于()
A5
B10
C15
D20
第17题:
以下属于数据预处理的是()
第18题:
缺失值的处理方法有哪些?()
第19题:
dataframe对象a有’Name’和’Age’两列,运行a.drop(’Age’,axis=1)后,a中的’Age’列被删除。
第20题:
以下对贯入法检测数据处理说法不正确的是()。
第21题:
第22题:
dropna
fillna
bfill
ffill
第23题:
用平均值填充
忽略缺失记录
以任意数据填充
用默认值填充
第24题:
用一个样本统计量的值代替缺失值
用从一个统计模型计算出来的值去代替缺失值
将有缺失值的个案删除
将有缺失值的个案保留,仅在相应的分析中做必要的删除