以下方法中可以用于实现数据框中重复数据删除的函数是（ ）
A: duplicated
B: drop_duplicated
C: fillna
D: dropna
A: duplicated
B: drop_duplicated
C: fillna
D: dropna
举一反三
- 在数据清洗中，下列哪个方法可以填充缺失值( )。 A: dropna B: duplicated C: replace D: fillna
- Pandas包中，统计数据框中重复数据的数目的方法是（ ）。 A: sum() B: duplicated() C: count() D: duplicated().sum()
- 使用Pandas处理数据的时候，经常会遇到重复值。下列说法中错误的是 A: duplicated()返回值中用1表示重复，0表示不重复 B: duplicated()用于判断某行是否存在重复 C: duplicated()返回一个Series对象 D: duplicated()不能删除重复值
- 下列关于重复值处理的说法中，正确的是（）。 A: duplicated()方法可以标记重复数据 B: drop_duplicates()方法用于删除重复数据 C: 重复数据的判断标准是两个数据中所有条目的值都相等 D: duplicated()方法支持从前向后和从后向前两种查找模式
- 有关处理缺失值，下面说法正确的是？ A: 通过dropna方法可以判断DataFrame中是否有缺失值 B: fillna用来删除缺失值 C: duplicated方法可以删除多余的重复项 D: 在侦查缺失值中，通过isnull和notnull方法，可以返回布尔值的对象