A.顏色
B.形狀
C.尺寸或長度
D.位置
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A.概率
B.方差
C.協(xié)方差
D.偏度
A.describe（）
B.info（）
C.summary（）
D.stat（）
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
最新試題
樹狀圖主要用于展示具有層級結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集，如組織結(jié)構(gòu)或文件目錄。（）
在數(shù)據(jù)分析與可視化中，散點圖常用于展示兩個變量之間的（）關(guān)系。
在折線圖中，如果要反映數(shù)據(jù)隨時間的變化趨勢，通常將（）軸設(shè)為時間維度。
儀表盤類型的可視化適用于展示單一指標的狀態(tài)和目標達成進度。（）
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)。
數(shù)據(jù)可視化設(shè)計時應(yīng)優(yōu)先考慮視覺美感，其次才是數(shù)據(jù)準確性和信息傳達。（）
數(shù)據(jù)分析師在項目初期通常會進行探索性數(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、可視化以及（）檢驗。
度量是數(shù)據(jù)集中可（）的數(shù)量或數(shù)值，如銷售額、用戶數(shù)量、溫度等。
若要在Pandas的DataFrame中刪除某一列，可以使用（）函數(shù)。
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，特別是對于識別（）非常有效。