A.describe（）
B.info（）
C.summary（）
D.stat（）
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.count（）
B.merge（）
C.groupby（）
D.append（）
A.df.new_column =[values]
B.df[’new_column’]=[values]
C.df.append（’new_column’，[values]）
D.df.insert（’new_column’，[values]）
A.客戶所在的城市
B.產(chǎn)品的顏色
C.銷售額
D.用戶的性別
A.用于描述和分類數(shù)據(jù)的屬性或特征
B.數(shù)據(jù)集中可度量的數(shù)量或數(shù)值
C.表示數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)的時(shí)間單位
D.描述數(shù)據(jù)分布情況的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)
最新試題
數(shù)據(jù)清洗過(guò)程中，處理缺失值的方法通常包括刪除含有缺失值的記錄、填充固定值或使用（）方法進(jìn)行預(yù)測(cè)填補(bǔ)。
數(shù)據(jù)可視化有助于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢(shì)和異常值，其中箱形圖能夠有效地揭示數(shù)據(jù)的分布情況，特別是對(duì)于識(shí)別（）非常有效。
若要在Matplotlib中保存圖形為圖像文件，可以使用（）函數(shù)。
在箱線圖中，箱體內(nèi)部的橫線代表了該組數(shù)據(jù)的（）數(shù)。
文本標(biāo)簽在任何情況下都是數(shù)據(jù)可視化圖表不可或缺的一部分。（）
（）是指數(shù)據(jù)值與平均數(shù)的差的平方和的平均數(shù)，用于衡量數(shù)據(jù)的離散程度。
在數(shù)據(jù)分析與可視化中，散點(diǎn)圖常用于展示兩個(gè)變量之間的（）關(guān)系。
數(shù)據(jù)分析師在項(xiàng)目初期通常會(huì)進(jìn)行探索性數(shù)據(jù)分析（EDA），以理解數(shù)據(jù)集的初步特性，這階段可能涉及描述性統(tǒng)計(jì)、可視化以及（）檢驗(yàn)。
餅圖最適合展示三個(gè)以上的分類數(shù)據(jù)及其相對(duì)比例關(guān)系。（）
數(shù)據(jù)可視化的主要目的是將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為易于理解的圖像。（）