DataFrame数据常用的排序方法有：
A: df.sort_values()
B: df.sort_index()
C: df.loc()
D: df.iloc()
A: df.sort_values()
B: df.sort_index()
C: df.loc()
D: df.iloc()
举一反三
- 假设已经创建DataFrame对象df，且其列标识分别为“A”、“B”、“C”、“D”，共4列，则以下语句中能够同时访问C列、D列所有数据的是： A: df.iloc[:,[2,3]] B: df.iloc[:,2:3] C: df[['C','D']] D: df.loc[:,['C','D']]
- 下列语句更改数据框df中数据的语句是（ ）。 A: df['a'].sum() B: df.iat[1,0]=25 C: df.loc['a','score']=86 D: df['score'].mean()
- 已知df为pandas的DataFrame对象，那么df[:10]表示访问df中前10行数据。
- 要获取名为df的DataFrame的某个数据,下列选项中正确的是() A: df[行索引] B: df[列索引] C: df[行索引][列索引] D: df[列索引][行索引]
- 以下代码中，表示将数据框df按照其中的col1列从高到低进行排序的是 A: df %<>% arange(desc(col1)) B: df %<>% arange(col1) C: df %>% arange(desc(col1)) -> df D: df %>% arange(desc(col1))