isnull方法可以查看是否有缺失值
举一反三
- pandas中查看数据框中是否存在缺失值的方法是( ) A: info B: describe C: isnull D: 以上都可以
- 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
- 下列选项中,可以用于删除缺失值或空值的方法是(). A: isnull() B: notnull() C: dropna() D: fillna()
- 对于一个Series或DataFrame对象来说，如下选项中说法错误的是哪一个？ A: isnull()方法可以用来判断缺失值 B: drop()方法可以用来删除缺失行 C: fillna()方法可以用来填充缺失行 D: fillna()方法可通过method参数指定缺失值用其上或其下的第一个非缺失值填充
- 对于一个Series或DataFrame对象来说，如下选项中说法错误的是（ ）。 A: drop()方法可以用来删除缺失行 B: fillna()方法可以用来填充缺失行%1. fillna()方法可通过method参数指定缺失值用其上或其下的第一个非缺失值填充 C: isnull()方法可以用来判断缺失值