17.以下构建pd.DataFrame数据类型时哪一句会报错?() A.pd.DataFrame([1, 2, 3 ], columns=['a' ,b' 'c']) B.pd.DataFrame(['key1':1, 'key2':2, 'key3':3], index =[1, 2, 3, 4]) C.pd.DataFrame(['key1':1,'key2:2, 'key3':3],columns=['key1','key2, 'key3']) D.pd.DataFrame([[1, 2, 3 ],[2,3]])
时间: 2024-01-01 18:04:45 浏览: 64
pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例
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正确答案是 A。以下构建pd.DataFrame数据类型时会报错:
A. pd.DataFrame([1, 2, 3 ], columns=['a' ,b' 'c'])
下面是每个选项的解释:
- 选项 A 会报错。因为字母 b 后面缺少引号,应该为 'b'。
- 选项 B 会报错。因为使用字典列表构建 DataFrame 时,每个字典的键值对数量应该相同,这里的第一个字典只有 3 个键值对,而其它字典有 4 个键值对。
- 选项 C 会报错。因为第二个键 'key2:2' 缺少引号,应该为 'key2:2'。
- 选项 D 不会报错。虽然这个 DataFrame 中包含了不同长度的两个列表,但是 Pandas 会用 NaN 值填充缺失的值。
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